蘇州市“AI＋制造”典型應用場景丨博眾精工基于智能感知控制的刀片電池電芯極片切疊裝備場景

2025-11-20 10:35:22來源：“蘇州工信”微信公眾號關鍵詞：智能感知控制刀片電池電芯極片切疊裝備閱讀量：24882

導讀：該項目場景基于智能感知控制的刀片電池電芯極片切疊裝備，主要面向刀片電池電芯極片的切片、復合和堆疊工藝，基于視覺傳感、精密驅控、AI缺陷識別等人工智能技術深度加持，提升終端制程裝備的自適應精度控制、缺陷識別性能等智能化水平。

　　蘇州市“AI+制造”

　　典型應用場景系列宣傳場景

　　基于智能感知控制的刀片電池電芯極片切疊裝備——博眾精工科技股份有限公司

　　一、企業簡介

　　博眾精工科技股份有限公司是一家專注于工業裝備研制和創新服務的民營科創型企業，以技術創新為核心，致力于制造業智轉數改轉型需求的整體解決方案，針對不同行業的需求，博眾精工深度融合智能算法、機器視覺、高精量測、運控與力控等智能感知技術，配合柔性機構設計、軟件系統開發，為客戶提供定制化的先進工業制造裝備產品和服務。

　　二、場景概述

　　該項目場景基于智能感知控制的刀片電池電芯極片切疊裝備，主要面向刀片電池電芯極片的切片、復合和堆疊工藝，基于視覺傳感、精密驅控、AI缺陷識別等人工智能技術深度加持，提升終端制程裝備的自適應精度控制、缺陷識別性能等智能化水平。

　　解決方案：

　　該場景裝備具有多視覺融合標定、定位導引和感知、智能缺陷檢測、高速高精飛切和精準堆疊等功能模塊。

　　一是建立了多相機視覺融合標定模型，提出了傳感器標定模型多目標參數優化方法，突破了多相機圖像處理、標定、融合、補償等技術，為高精度極片定位、尺寸檢測和缺陷識別打下了技術基礎；

　　二是研發應用了全極片缺陷在線檢測技術，根據極片尺寸，分析研究常見極片表面缺陷特征，研究基于改進的二分類交叉熵損失函數的深度學習缺陷檢測和帶噪小樣本深度學習技術，有效解決了氣泡、壓痕對隔膜褶皺的干擾，避免漏檢的同時降低過殺率；

　　三是研發應用了基于前饋補償控制與機器視覺定位相結合的多軸聯動高速飛切同步控制技術，實現高速高精度裁片，并精準等間距復合極片；

　　四是研發應用了基于機器視覺糾偏的多工位、大尺寸、高精度正負極片多層堆疊技術，提出了極片大行程糾偏/微動平臺堆疊補正的協同控制策略，實現了8工位正負極片70-150層高速高精堆疊工藝。

　　三、應用成效

　　項目場景基于機器視覺的傳感與控制應用，實現了更高速、更高精度的制程工藝控制：

　　刀片電池由于電芯尺寸結構問題，其切疊工藝復雜、難度大，使得現有制程裝備精度及效率不足、產出單體差異性較大等制約瓶頸，項目成功攻克了基于機器視覺成像系統、精密機械運動平臺、高速機器視覺算法的更高速、更高精度極片模切疊片工藝技術，實現快速適應大尺寸電芯±0.10mm級的高效精準切疊工藝控制，有效解決了刀片電池極片的制程痛點問題。

　　項目場景基于人工智能的缺陷識別技術應用，實現了更穩定、更精準的質量閉環控制：

　　電芯中每個極片要求無缺陷，零漏檢，否則整個電芯都會失效，避免出現極片凹痕、黑點、黑線、極耳丟失、漏箔、邊緣漏箔等缺陷問題。項目基于深度學習缺陷檢測和帶噪小樣本深度學習技術的研發應用，建立了AI驅動的生產過程的實時在線閉環質量控制，實現了0漏檢，0.1%過殺率控制，有效提升了刀片電池電芯極片制造質量的穩定性和識別精準度。

　　來源：市工信局人工智能發展處

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