在鋰電池制造過程中，傳統(tǒng)檢測主要關(guān)注表面缺陷，難以捕捉工藝變化。隨著鋰電池能量密度突破300Wh/kg、材料快速迭代、工藝窗口收窄，制造精度極限不斷被刷新，微米級(jí)工藝波動(dòng)對性能影響顯著，單純靠這些指標(biāo)已無法評(píng)估和控制整體制造質(zhì)量。真正的問題轉(zhuǎn)向：如何讓檢測系統(tǒng)理解真實(shí)的工藝場景，推動(dòng)生產(chǎn)的優(yōu)化?

　　近日，在第十屆動(dòng)力電池應(yīng)用國際峰會(huì)(CBIS2025)上，凌云光鋰電事業(yè)部行業(yè)總監(jiān)陳瑤圍繞《新一代Vision+AI技術(shù)助力鋰電質(zhì)檢上臺(tái)階》作專題報(bào)告，分享公司在鋰電檢測領(lǐng)域的實(shí)踐積累與前沿技術(shù)布局。

01

讓檢測看得準(zhǔn)、看得穩(wěn)

從“成像”到“成像智能”

　　圍繞材料、極片、毛刺、極耳到方形外觀等關(guān)鍵工序，凌云光基于“Vision+AI”構(gòu)建了全流程智能檢測體系，能夠在高速擾動(dòng)、強(qiáng)反光、多層結(jié)構(gòu)等復(fù)雜場景中穩(wěn)定輸出高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)。

　　外觀檢測：既能識(shí)別方形電池膜下異物，也能捕捉三維缺陷，整機(jī)體積較傳統(tǒng)方案縮小50%、速度提升至500mm/s。

　　極耳檢測：針對多層極耳粘連、成像不勻易導(dǎo)致誤檢行業(yè)難題，50ms融圖，實(shí)現(xiàn)100層極耳精準(zhǔn)計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率>99.5%，過檢率<0.5%。

　　薄膜檢測：基于智能相機(jī)的隔膜在線檢測系統(tǒng)，依托200kHz行頻高速鏈路，能夠在高速放卷?xiàng)l件下，穩(wěn)定檢出30μm針孔及≥10DN淺缺陷，單卷可持續(xù)處理10萬+缺陷不堵塞，解決隔膜高缺陷密度工況下易卡頓、漏檢的行業(yè)難題。

02

下通工藝，上連決策

工業(yè)AI已成為工藝級(jí)理解引擎

　　傳統(tǒng)檢測能發(fā)現(xiàn)缺陷，卻難以解釋“缺陷為什么產(chǎn)生”。而在制造復(fù)雜度不斷提升的今天，僅給出缺陷結(jié)果已無法支撐產(chǎn)線的快速優(yōu)化。當(dāng)視覺圖像(缺陷/形貌)、工藝參數(shù)(溫度、線速、壓力等)、電池物性(致密度、界面接觸)這三類信息實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化并融合， AI才能真正跨模態(tài)地理解制造過程，給出從“是什么缺陷”到“為什么出現(xiàn)”的解釋，讓檢測真正參與生產(chǎn)。

　　凌云光GMQM+ LUSTERLVM大模型方案，已在鋰電、光伏、3C等頭部客戶中實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地，幫助客戶有效管理檢測數(shù)據(jù)和提升過漏檢指標(biāo)。例如，在全球隔膜行業(yè)客戶中，該方案能夠?qū)⑷毕菁?xì)分至27/32類，并自動(dòng)映射到工藝問題(張力/壓力波動(dòng)、干燥、涂布穩(wěn)定性、壓實(shí)一致性等)，實(shí)現(xiàn)單條產(chǎn)線節(jié)省2.5人力、整體良率提升0.3%，整體投資回報(bào)周期(ROI)約1年。

03

下一代固態(tài)電池 質(zhì)量檢測躍遷

多模態(tài)感知+AI智能決策

　　固態(tài)電池的制造不僅改變了材料結(jié)構(gòu)，還改變了檢測的核心維度。從傳統(tǒng)液態(tài)體系的表面缺陷，轉(zhuǎn)向孔隙率(材料級(jí))、界面接觸(結(jié)構(gòu)級(jí))、固化程度(工藝級(jí))三大決定性能的關(guān)鍵物性。為此，凌云光圍繞“多模態(tài)感知×AI智能決策”持續(xù)布局創(chuàng)新能力，以多源傳感與工業(yè)大模型的深度融合，構(gòu)建從材料到電芯的全流程質(zhì)量優(yōu)化體系，應(yīng)對固態(tài)時(shí)代的檢測挑戰(zhàn)。

　　多模態(tài)感知看得更深

　　從單一表面觀測向多模態(tài)感知演進(jìn)，適應(yīng)固態(tài)電池更高速、更薄材料、更高反光性趨勢。 采用視覺、光譜、紅外等成像技術(shù)協(xié)同，不僅能夠檢測表層、膜下與界面微結(jié)構(gòu)信息，多源數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)定，使固化度、致密度、界面均勻性等關(guān)鍵物性可觀測、可量化。

　　工業(yè)AI智能生產(chǎn)

　　自研LUSTERLVM工業(yè)模型構(gòu)建“檢測→決策→工藝→反饋→再學(xué)習(xí)”閉環(huán)框架，實(shí)現(xiàn)對涂布 → 固化 → 干燥 → 輥壓 → 分切全工藝鏈的實(shí)時(shí)控制，使固態(tài)電池的質(zhì)量管理從“被動(dòng)響應(yīng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)檢測”：

　　· 實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)工藝參數(shù)

　　· 提前預(yù)警異常，并識(shí)別工藝趨勢

　　· 實(shí)時(shí)控制工藝波動(dòng)，優(yōu)化生產(chǎn)穩(wěn)定性

　　新一代 Vision+AI 的價(jià)值，在于將檢測深度融入工藝控制。新能源產(chǎn)業(yè)正處于關(guān)鍵技術(shù)躍遷期，凌云光將持續(xù)提供創(chuàng)新的質(zhì)量管理方案，推動(dòng)鋰電制造向智能化、精細(xì)化演進(jìn)。