在2023年中央经济工作会议上，新型工业化被确定为当前及未来发展的核心任务。这一概念迅速成为年度热词，其所蕴含的数字化、智能化与绿色化趋势，也构成了产业升级的三大支柱。在此宏观背景下，人工智能技术在制造业中的商业潜力与应用前景愈发凸显。 阿丘科技作为专注于工业AI视觉平台与解决方案的供应商，在新能源领域积累了丰富的落地经验，尤其在光伏与锂电两大行业拥有众多成功案例。以下选取几个典型应用场景，展示AI技术如何在一线生产中切实推动新型工业化进程。

光伏行业：AI视觉助力硅片分选

硅片高速分选AI检测方案

硅片表面特征极为细微，缺陷种类繁多且复杂。在高速运转的生产线上完成精准检测，并对各类缺陷进行精细化分类，对图像处理能力与AI算法提出了严苛要求。传统视觉技术难以同时兼顾高精度与高速检测的需求。 而阿丘科技自主研发的AIDI专业级工业AI视觉算法平台，基于深度学习技术，仅需少量典型样本即可快速适配不同产线机台的差异。这意味着项目可实现快速批量复制，助力企业优化检测流程，在稳定提升检测效率的同时确保产品品质。概括而言，实现了“快、准、稳”的检测效果。

锂电行业：AI视觉贯穿全工艺段

提质降本是所有锂电池厂商的核心刚需，也是动力电池产业迈入TWh时代的基本前提。AI视觉技术已广泛应用于锂电制造的各个环节，为这条赛道向高效率、低能耗、高精度的极限制造转型，提供了关键的技术支撑。

方壳电芯AI外观检测

［图片］ 方壳电芯外观缺陷包括蓝膜破损、膜下异物、气泡、褶皱、划痕等，形态多样且隐蔽性强。阿丘科技的方案针对方壳电芯的缺陷特征，采用独创的FlexOPT成像方案与柔性机构模组，结合专门优化的AI算法模组，实现了对上述缺陷的360度无死角检测。简而言之，任何缺陷都难逃“法眼”。

电池极片瑕疵AI检测

［图片］ 极片检测的核心难点在于兼顾高速与精准。该方案采用多分时频闪光学方案，配合经过长期工艺沉淀的AI检测算法模组，以及多线程计算与图像分割双并行处理方式，充分满足高速生产节拍的要求。无论是金属异物还是非金属异物，白点、气泡、暗斑、脱碳、划痕、漏金属、破损等瑕疵，均能被精准识别并分类。

密封钉焊后瑕疵AI检测

［图片］ 密封钉焊接后的检测对针孔等极其细小的缺陷尤为敏感。方案同样融合AI技术与FlexOPT成像，基于多角度多分区成像原理，不仅对针孔等微小缺陷具有强大的检测能力，还能实现带有高度信息的缺陷全面检出。针孔、裂纹、爆点、凹坑、台阶、发黑、焊灰、未焊、焊渣——一网打尽。

顶盖结构件AI外观全检

顶盖结构件的检测涉及铝丝、防爆阀缺陷、焊道、极柱、注液孔等多个区位。该方案通过工艺深度优化的AI算法，并采用标准化设计理念，每个工位均为模块化结构，可根据实际需求灵活选配对应模组。操作简便、换型迅速，灵活性与适应性出色。