采用独特的多光源、多亮度组合成像模式，融合深度学习算法模型、智能软件等技术，实现对锂电池涂布、叠片/卷绕等锂电极片及电芯制造工艺段多环节的极片及极耳关键尺寸、外观缺陷等智能全检，支持智能采集、判断、分类、预警多项功能，实时监控生产过程，保障产品品质的稳定。

通过特殊的多通道、多波长、多光谱、可编程的复杂光学成像方案，融合深度学习算法模型、智能软件等技术，实现对锂电池电芯极耳焊接及转接片焊接、电芯顶盖焊接、密封钉焊过程中出现的各类缺陷的智能检测，减少焊接不良品流入下一生产环节造成的浪费，整体确保产品品质的稳定性。

融合光学系统、深度学习算法、智能软件等多项原创技术，实现对铝壳电芯包蓝膜前/后六面外观缺陷检测的智能化，通过灰度、形状、个数、大小等指标区分各类缺陷，在适应高速生产节拍同时，实时预警，排除不良品，防止流入下一工艺环节造成的生产浪费，支持缺陷数据留存与追溯，为产线工艺的改善提供支持。