受环保观念影响、政府激励措施推动与新能源技术的发展，消费者对电动汽车(EV)的需求正在不断增长，电动汽车已经成为了未来出行方式的重要组成部分。然而，电动汽车大规模取代燃油汽车的道路还很漫长。最大的障碍就是电动汽车的售价相对过高。尽管电动汽车的使用维护成本比燃油汽车低，但过高的购车价格依然让很多人望而却步。根据凯利蓝皮书的估计，去年年底，新电动汽车的平均交易价格(ATP)达到了61,448美元，比同类燃油汽车贵出约34%。
电动汽车的两个最重要的成本中心就是电池和劳动力，其中锂离子电池组已约占电动汽车价格的50%。因此，电动汽车制造商和电池供应商想要赢得市场占据更多份额，就必须寻找能降低电动汽车生产成本的创新方法，而最显著可行的方法就是将复杂、耗时的电动汽车电池生产流程实现自动化。
康耐视AI和机器视觉技术能为解决该问题提供关键帮助。机器视觉利用摄像头和传感器捕捉和分析视觉数据，而AI则对这些数据进行解释，从而解决复杂且具有挑战性的检测任务。
例如，在电动汽车电池制造中，识别缺陷至关重要。许多传统流程既耗时又资源密集，可靠性有限。并且容易误将外观瑕疵分类为功能性缺陷，导致高昂的成本和宝贵金属和元素的浪费。康耐视利用先进的算法和图像分析软件，在电动汽车电池生产过程中将真正的缺陷与表面瑕疵区分开来，最大限度减少浪费和返工。通过深度学习技术，用户可编程视觉系统以检测缺陷，确定是否在可接受范围内，并标记不可接受的缺陷，同时考虑反射表面等变化。
此外，康耐视AI和机器视觉技术不仅可以减少检测次数，还能够降低废品率，并更精确地识别细微缺陷，从而提高生产效率，确保电池的质量和性能：
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电池焊接评估
检测电动汽车电池焊缝对于电动车结构完整性和性能至关重要。传统的视觉系统几乎无法区分外观性缺陷和功能性缺陷。康耐视基于深度学习的缺陷探测和分类工具可学习各种焊接变化，并学习准确分类和区分功能性缺陷和外观性缺陷。利用康耐视AI和机器视觉，可以定位检测区域，同时使用3D传感器检测焊接边缘和拐角，确保焊接无缺陷。
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电池单元、软包和电池筒表面检查
彻底的表面检查对于消除可能影响电池性能的缺陷、污染物和异常也非常重要。机器视觉系统可以检测划痕、凹痕或异物等缺陷，提高电动汽车电池的整体质量。
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电极涂层检测
电极涂层的均匀性和质量对电动汽车电池的性能也至关重要。精确的机器视觉解决方案可以检测电极涂层，识别出不一致或缺陷，确保涂层厚度均匀、质量稳定，从而提高电池的性能和寿命。康耐视工业线扫描相机非常适合“纹理”表面检测，可保证薄膜基材的铜和铝涂层均匀。
通过康耐视机器视觉和AI技术，电动汽车制造商可以有效降低生产成本，提高生产效率，从而推动电动汽车的普及。而更实惠的电动汽车也将鼓励更多人选择环保的出行方式，为减少碳排放、保护地球环境做出积极贡献。
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