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一粒微小异物,ZEISS INRADIA在线X射线检测设备如何做到既看得见,又判得准?
发布日期:2026-11-13


微小缺陷,


为什么总是最难发现?

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在现代制造业中,真正危险的缺陷往往不是肉眼可见的大问题,而是隐藏在内部的微小异常。以动力电池为例,几十到上百微米级的金属异物、细微的极片对齐偏差、极耳缺陷等,都可能影响产品的一致性与可靠性。但问题在于:这些缺陷往往信号非常微弱。

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为了让图像更干净,很多检测流程会先进行降噪、滤波等图像预处理;而在降噪的同时,那些真正关键的微弱信号也可能被一起削弱。于是,在线X射线检测面临一个经典难题:既要抑制噪声,又要保留微小缺陷。如何看得清、判得准、跑得快成为在线X射线检测需要跨过的三道关。



第一关:看得清


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高保真X射线成像架构


随着生产节拍的持续提升,在线X射线检测正从传统的人工判定逐步迈向AI辅助判定。AI判断得准不准,首先取决于它看到的图像。

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ZEISS INRADIA系列在线X射线检测设备采用高端微焦点X射线源与高灵敏度平板探测器组合,从物理层面提升原始透射信号质量。通过优化焦斑尺寸、成像几何和曝光参数,在满足产线节拍要求的同时获取高信噪比图像。只有看得清,AI才有可能判断得准。


对于在线检测来说,这意味着:

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对齐度检测所需的精细灰度边缘能够被完整保留;


微小异物形成的局部高衰减信号能够被清晰呈现,有效避免系统漏杀情况;


后续分析拥有更加可靠的数据基础。



第二关:判得准


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原始图像直接输入

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在部分传统检测流程中,图像会先经过滤波、增强、特征提取等处理,再发送给AI。这些预处理虽然有助于降低噪声,却也可能损失一些关键灰度信息。尤其是那些用于对齐度检测的边缘特征,或异物检测所依赖的微弱高衰减信号。


与此不同,ZEISS INRADIA系列在线X射线检测设备配套软件采用原始图像直接输入AI模型的工作流,减少传统图像处理中的人工加工环节,让AI直接从X射线原图中学习和判断。有助于提升模型面对复杂结构、缺陷形态变化以及实际生产波动时的适应潜力。




第三关:跑得快


高速产线下的稳定检测

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在线检测最大的特点是:不能影响生产。再好的图像质量,如果无法匹配产线节拍,也难以真正落地。因此,ZEISS INRADIA系列在设计之初就面向在线检测场景开发了灵活的多任务成像架构。


目前产品组合包括:

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ZEISS INRADIA 2D PC

方壳电池高速在线检测


  • 针对方壳及软包电池的极耳、异物、芯包与壳体间隙和对齐度检测

  • 可检测的最大电池尺寸(长x宽x厚):600x150x50 mm

  • 可检测的最大电池重量:10kg

  • 检测节拍高达每分钟27件

  • 采用自动化AI算法评估,确保检测结果可靠稳定


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    ZEISS INRADIA 2D CC

    圆柱电池高速在线检测



  • 针对圆柱电池的对齐度、负极汇流盘到正极片间隙测量和异物检测

  • 可检测的最大电池直径x高度:

    46x150 mm

  • 可检测的最大电池重量:1kg

  • 超高速圆柱电池检测方案,节拍高达每分钟110件

  • 超高吞吐量确保生产线全速运转时保持稳定如一

  • 采用自动化AI算法评估,确保检测结果可靠稳定

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    ZEISS INRADIA 3D

    高速检测节拍与出色成像结果


    • 针对叠片电池电芯的对齐度检测

    • 可检测的最大电池尺寸(长x宽x厚):

      600x180x65 mm

    • 可检测的最大电池重量:2.8kg

    • 检测节拍可高达每分钟10件,覆盖两个对角区域

    • 360°完整CT扫描配合双机械臂,同时实现高效和精准测量


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通过统一的软件平台ZEISS INSPECT X-Ray能够完成从数据采集、重建到分析的一体化流程。针对特定应用场景,可结合预训练AI模型进行自动异常识别和分析。


DeepVision AI专业训练平台


高质量AI检测不仅依赖模型,还依赖训练体系。为此,蔡司构建了面向工业图像检测的AI训练平台 DeepVision。该平台提供针对工业检测场景的训练与优化工具,帮助企业围绕实际产品结构、缺陷形态和质量标准进行模型迭代。把企业积累的缺陷知识和质量经验,逐渐沉淀为可复制、可优化的检测能力。

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从ZEISS INRADIA系列的高质量成像,到原始图像直接输入AI,适配高速产线的稳定检测,再到DeepVision工业AI训练平台,蔡司搭建的不只是一个检测功能,而是一条从原始数据到在线判断的完整路径。


当缺陷不断变化,产品越来越复杂,生产条件持续波动,真正可靠的工业AI,不应只在标准样本中表现良好,更要具备面对真实制造现场的适应潜力。


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