电池焊接中的幽灵缺陷：边缘AI如何使不可见变得可见
可靠地检测反光电池盖上的微米级焊接偏移，捕获传统视觉系统遗漏的关键'幽灵缺陷'。
摘要（快速回答）
电池焊接中的微米级偏移是终极"幽灵缺陷"——几乎不可见但后果严重。使用OV80i视觉系统，一个具有相机内NVIDIA GPU的边缘优先视觉堆栈将信号从眩光中分离出来，以高速可靠地捕获微小偏移。
挑战：为什么幽灵缺陷持续逃逸
在电池制造中，极耳焊接在电芯盖上的位置对性能和安全至关重要。仅几微米的偏差就可能损害连接，导致下游故障。这些"幽灵缺陷"对于自动化系统来说是出了名的难以捕获。
- 镜面表面：电池盖的光亮、弯曲金属产生高光环和光晕，对传统基于规则的视觉来说看起来像"良好几何形状"，掩盖了真正的焊接位置。
- 亚像素偏移：焊接可能相对于电芯中心偏移了微小量。这可能通过基本尺寸检查但足以导致功能故障。
- 显微镜瓶颈：依赖人工检验员使用显微镜检查缓慢、主观且引入不一致性，使100%检测无法扩展。
解决方案：几何真相的边缘优先流程
要捕获幽灵缺陷，必须首先使它们可见。整个视觉流程应该专注于一个目标：精确测量从盖中心到焊接中心的向量。使用OV80i，我们部署完整的边缘优先流程以低延迟和高可靠性实现这一目标。
1. 捕获和对齐
使用12毫米镜头和同轴环形光，系统抑制阴影并强调盖的圆形特征。软件的第一步是检测盖面上的稳定边缘并归一化图像的旋转，确保测量逐帧一致。
2. 相机内AI分割
PyTorch分割模型直接在OV80i集成的NVIDIA GPU上运行。它为两个关键感兴趣区域生成像素级掩码：盖的外圆和焊接区域。这种AI驱动的方法将特征从眩光等视觉噪声中隔离出来。
3. 测量和决策
一旦模型识别出盖和焊接的中心，系统以像素计算中心到中心的距离并应用校准的像素到毫米转换。在Node-RED中，此距离与设定的公差进行比较。一个干净的通过/失败位发送到PLC，数值偏移发布用于过程控制和趋势图。
*说明：AI分割精确掩蔽电池盖和焊接区域，将它们从眩光中隔离以进行精确几何测量。*
关键工程要点
这种方法之所以成功，是因为它将现代AI技术与基本机器视觉原理相结合。
- 1. 光学优先：用同轴照明控制镜面混淆比用复杂软件修复坏图像更有效。
- 2. 边缘计算：在相机的GPU上运行深度学习模型（PyTorch）提供最低延迟并交付确定性通过/失败信号，没有网络歧义。
- 3. 小样本训练有效：样本高效的分割允许您通过仅标注少量好的和缺陷图像来训练健壮的模型，实现快速部署。
常见问题
为什么电池焊接"幽灵缺陷"如此难以检测？
幽灵缺陷难以检测是因为镜面（光亮）表面产生的眩光会混淆基于规则的视觉，亚像素偏移可以通过尺寸检查但导致功能故障，而手动显微镜检查缓慢且不一致。
边缘优先AI视觉流程如何解决这个问题？
边缘优先流程结合了专门的同轴照明来控制眩光、运行PyTorch分割模型的相机内GPU来精确识别盖和焊接几何形状，以及直接PLC通信以在生产线上进行快速、确定性的通过/失败决策。
圆柱电池焊接质量的关键测量是什么？
关键的几何测量是从电池盖中心到焊接中心的向量。如果此向量的大小超过指定公差，则极耳连接存在风险，表示潜在故障。