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极耳超声波焊接异常检测服务

业务痛点场景描述：

1.传统能量检测误报率高——极耳焊接中，存在虚焊，粘连等异常，现有PLC内焊接能量检测法检测精度低，误报率高。

2.焊接异常风险大——是电池局部过热、安全失效的重要原因之一。

解决方案：

AI焊接质量预测——采集焊接过程中电流，电压，功率，相位差等变量，构建全维度特征空间，应用机器学习中孤立森林算法建立异常检测模型，并把判断结果以相似度指标量化。

核心优势：

1.工艺与设备深度融合，方案更切实际——拥有制造超声波焊接机的或超声焊接卷绕一体机经验，检测方案更贴合实际焊接工况。

2.自适应AI算法，换型无忧——无监督机器学习算法，不依赖特定数据分布，对波动不敏感，自适应强，换型无忧。

3.头部客户实证，方案稳定卓越——AI焊接检测技术已获得行业头部电池企业的认可，并成功实施了标志性项目。

方案价值：

1.AI模型误报率为万分之五以下，比传统的焊接能量预测提升50% 以上。

2.每台每年节约成本约 30000 元, 每日节约人工 0.25 人.