电池包检测
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案例介绍
动力电池蓝膜外观检测
痛点：动力电池蓝膜外观检查传统算法过检率、漏检率高，难以满足高标准质量要求。
解决方案：基于AI的蓝膜外观视觉检测系统，采用2D+3D结合的检测方式，结合AI与传统算法。
成果：
综合解决20+检测项，漏检率小于0.05%，过杀率1%。
每条产线可代替3名质检员，成功落地8条线，成为行业标杆案例。
痛点：动力电池蓝膜外观检查传统算法过检率、漏检率高，难以满足高标准质量要求。
解决方案：基于AI的蓝膜外观视觉检测系统，采用2D+3D结合的检测方式，结合AI与传统算法。
成果：
综合解决20+检测项，漏检率小于0.05%，过杀率1%。
每条产线可代替3名质检员，成功落地8条线，成为行业标杆案例。
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动力电池蓝膜外观检测
痛点：动力电池蓝膜外观检查传统算法过检率、漏检率高，难以满足高标准质量要求。
解决方案：基于AI的蓝膜外观视觉检测系统，采用2D+3D结合的检测方式，结合AI与传统算法。
成果：
综合解决20+检测项，漏检率小于0.05%，过杀率1%。
每条产线可代替3名质检员，成功落地8条线，成为行业标杆案例。
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