目前电池缺陷检测有什么检测上的难点？

　　随着新能源行业的爆发式增长，新能源电池等相关企业加速扩产。但近几年来，新能源电池安全问题频发，越来越多的人逐渐重视电池的质量问题，相关厂家也加大了对其的缺陷检测力度，确保产品出厂的合格率。quL机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

检测难点quL机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

铅酸电池：缺少统一的行业标准，缺陷界限模糊，没有明确的数据确定是否为不良品，导致漏检、错检的情况时有发生。同时在生产过程中，还会不断产生新的缺陷，涉及到虚焊、脱焊、极群装反、极柱变形、汇流排折弯、极耳数量多等。quL机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

锂电池：锂电池的缺陷类型复杂多样，位置随机，而且一些细微瑕疵与背景颜色差异微乎其微，难以精确提取缺陷特征，其缺陷类型包括封装不良、破损、短路、腐蚀、电池芯内部含水量超标等。这些缺陷存在严重影响新能源电池的质量与产品稳定性，严重甚至会造成爆炸的风险。quL机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_

　　综上所述，依靠传统人工目测的检查方式，存在较高的误检、漏检风险。而新能源锂电池上技术成熟，创新研发的AI视觉检测系统，建立以深度学习为主的差异化优势，持续赋能电池外观自动化缺陷检测。可以大幅提升检测的精度、速度以及准确度，还能适应在危险环境下的使用。同时，随着新能源电池工艺的复杂化、原材料的加速迭代，对于机器视觉的要求也在逐渐提高，也为机器视觉厂家如何满足新能源电池行业的市场需求、加速适应新变化提出挑战，助推机器视觉技术的持续升级。quL机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_