项目背景
某锂电池企业产线日产能 50 万支电芯，表面缺陷检测长期依赖人工目检，受疲劳与主观判断影响，漏检率高、检测节拍难以匹配高速产线。智科机器人部署 ZK-VS300 智能视觉系统，对电芯外观与尺寸进行在线全检，实现缺陷自动识别与分级。
行业痛点
- 人工目检漏检率达 3%，关键缺陷易流出造成安全隐患
- 检测节拍跟不上产线速度，成为产能瓶颈
- 缺陷判定主观性强，不同检测员标准不一致
- 电芯型号多、缺陷类型复杂，传统算法规则难以覆盖
解决方案
部署 ZK-VS300 智能视觉系统，采用 AI 深度学习算法与 3D 视觉技术，对电芯表面划痕、凹陷、极耳偏折等十余类缺陷进行自动识别与分级；系统支持小样本快速训练与模型迭代，对接 MES 实现缺陷数据统计与追溯，并可联动产线剔除机构自动分拣不良品。
实施效果
漏检率从 3% 降至 0.1% 以内，检测准确率达 99.8%
单工位检测速度 0.1s/件，匹配高速产线节拍
检测人员减少 70%，人工成本大幅下降
缺陷数据自动归档，为工艺改进提供数据支撑
客户评价
"ZK-VS300 让我们的检测真正实现了自动化与数据化，漏检问题基本消除，产线节拍也顺畅了。"
— 某新能源电池企业 质量总监 / Quality Director, a New Energy Battery Maker