2025铝箔表面缺陷检测全案：针孔20μm、辊印0.05mm级AI捕捉｜精质视觉

2025-11-21

2025年我国铝箔表观消费量预计550万吨，其中电池箔、药用箔、包装箔占比46%，但铝箔材料表面缺陷废品率仍是很高。传统人眼对20μm针孔、0.05mm辊印力不从心，下游电池厂一条产线因箔材缺陷停机损失≥80万元/年。答案就在新一代铝箔表面缺陷检测系统——本文带你拆解600m/min高速产线下20μm级AI检出方案。


一、铝箔核心缺陷图谱

在实际产线现场，精质视觉通过累计采集超2000万米样本，归纳出6大类高频缺陷：
1. 针孔（占比约35%）
孔径范围20-100μm，多由轧制油杂质或支撑辊表面微损伤引起，是电池箔最危险的缺陷类型——20μm级针孔即可引发锂离子电池内部微短路，导致热失控风险。
2. 辊印（占比约25%）
宽度0.05-2mm，长度不等，主要因支撑辊粘铝或异物压入造成。药用箔、包装箔出现辊印将直接造成印刷露底、涂布漏涂，客户整卷报废。
3. 黑线（占比约15%）
宽度20-200μm，连续或间断分布，常见于磨砂辊磨损后形成的线性压痕，外观检测标准严格，不允许出现肉眼可见黑线。
4. 划伤（占比约10%）
长度0.5-10mm，导辊异物或搬运夹具不当所致。划伤区域拉伸强度下降约20%，在电池封装环节易破裂，造成电解液泄漏。
5. 油斑（占比约8%）
直径≤3mm，形状不规则，轧制油残留或退火油烟污染导致。复合工序中油斑区域剥离强度下降30%，不符合食品包装卫生标准。
6. 气泡（占比约7%）
直径0.05-1mm，退火阶段氢胀或涂层溶剂挥发形成。气泡破坏铝箔阻隔性，药品、乳制品包装区段出现气泡将直接被判不合格。

以上缺陷若未在线检出，下游退货率将增加30%以上，返工成本提升25%，严重影响品牌信誉与接单能力。


二、铝箔表面缺陷检测系统方案解析

核心硬件

视觉系统

为适配不同应用场景，可提供多种视觉系统。线阵相机系统应用于高速度大幅宽的卷料检测;大宽幅线扫相机线扫系统适用于安装空间特别狭小的场景;面阵相机系统应用于上下起伏明显的热轧材料场景。

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全方位光学方案

精质视觉可根据客户材料的光学特性提供多种规格的光源，适配各类打光需求。

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核心算法

精质视觉拥有完全自主研发的软件平台，包含缺陷检测、缺陷分类、缺陷数据存储功能。采用传统算法+Al+传统算法的算法框架，人为干预分类过程，并利用人工数学描述对疵点预分类或再分类。

智能分类采用机器学习与深度学习引擎相结合的模式，对缺陷特征进行自主学习，实现精准自动分类。

铝箔表面缺陷检测系统软件界面图



三、落地案例

① 立式分切机铝箔表面检测系统

  • 检测材料：铝箔
  • 检测幅宽：1850mm
  • 检测速度：1000m/min
  • 检测精度：针孔20μm（激光针孔仪10μm）
  • 瑕疵类型：蚊虫、人字纹、横波、串孔、辊印、亮条、黑点、油斑、黑线等
  • 结果：缺陷检测率99.99%，客户满意度+15%，年节省索赔200万元

② 拉矫线铝板带检测系统

  • 检测材料：铝合金板带
  • 检测幅宽：2100mm
  • 检测速度：200m/min
  • 检测精度：0.1mm/Pixel
  • 瑕疵类型：油斑、异物压入、孔洞、黑线条、粘伤、腐蚀、辊印、划伤、凹坑
  • 结果：缺陷检测率99.99%，客户满意度+15%，新增订单1200吨/年

客户证言：“系统上线6个月，我们再没因针孔被电池厂罚款。”


四、结论 & 行动号召

“工业相机+AI算法的整套视觉检测方案”铝箔表面缺陷检测系统是2025年电池箔、药用箔过标的最快路径。

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五、参考文献

[1] GB/T 45234-2025《铝箔表面缺陷检测标准（报批稿）》
[2] 王博，《铝箔TDI+AI检测算法优化研究》，2025
[3] 精质视觉技术白皮书《铝箔缺陷检测案例集》





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