在新能源汽车电池技术迈向电芯到底盘 (Cell-to-Chassis)设计的关键进程中，CCS (电芯连接组件，又称集成母排)作为电池包的核心组件，正面临尺寸更大（近2米长，仅20微米厚）、焊点更多（约50个）的制造挑战。全球领先的汽车供应商爱尔铃克铃尔集团（ElringKlinger） 通过采用通快（TRUMPF） 基于人工智能的解决方案—— EasyModel AI 及其 AI 滤镜，成功解决了新一代超大尺寸、高密度焊点 CCS 的高精度、高效率检测难题，显著缩短了试生产阶段周期，为 CCS 规模化量产铺平道路。

超长CCS生产面临严苛要求

CCS 在电动车电池包中扮演着“神经网络”的角色，负责连接电池电芯、实现电芯间高压串并联，并采集电压与温度信号传输给电池管理系统，并已成为为大多数新能源电池主流电连接解决方案，其焊接良率对企业生产的降本增效至关重要。

CCS 连接电池电芯，构成整体单元，实现信号传输

在下一代新能源电动汽车中，将采用电芯到底盘（Cell-to-Chassis）设计，电池电芯直接插入电池壳体，而不是分成多个模组。电池不再是附加在车身上的独立部件，而是构成了车身的一部分，形成了车辆的底板。这节省了空间和重量，提高了能量密度并简化了设计。然而，它要求对部件进行更精密的生产。图片

——爱尔铃克铃尔电池技术部门连接技术专家Daniel Weller 

正是这种设计变革，使得爱尔铃克铃尔开发的新一代 CCS 尺寸激增——长度接近2米，厚度却仅20微米，且包含约50个焊点。

“开发一个稳定、高效且具有短节拍时间的系列生产工艺绝非易事，” Weller 强调道。

传统检测遭遇瓶颈，高精度需求呼唤创新

此前，爱尔铃克铃尔使用通快的 VisionLine Detect 图像处理系统配合位置相关的曝光调整功能进行焊点检测。这需要针对 CCS 表面不同区域的反光情况，手动逐一对每个焊点位置进行曝光补偿设定，过程耗时且高度依赖专家经验。“这是一个耗时的迭代过程，” Weller 解释道，“对于我们计划部署在全球40多个生产基地的工艺来说，确保其100%可复现性难度很大。”而预系列开发的每一天都意味着成本投入，快速完成开发和爬坡的压力巨大。

转机出现在 Weller 参观通快激光应用中心（LAC）时接触到的 EasyModel AI。这一创新工具允许用户无需编程知识，即可创建和训练定制化的基于图像的AI模型。

其核心价值在于极致的易用性

1 直观操作

工程师只需将 VisionLine Detect 采集到的焊点区域图片，通过拖拉拽方式上传至基于 MyTRUMPF 平台的 EasyModel AI界面。

2 轻松标记

使用类似平板绘图的标记工具，在图片上直接圈出需要检测的焊点位置。

3 快速建模

AI算法基于少量标记图片（通常几张）即可快速生成功能性的检测模型。用户可逐步优化模型。

4 AI赋能检测

训练好的模型与 VisionLine Detect 的AI滤镜选项结合。该过滤器对图像进行智能二值化处理——仅保留黑白两色，使待检测的焊接区域以高对比度的白色清晰凸显，有效区分于夹具、污渍或背景反光等干扰因素。“这使得边缘检测算法能够轻松识别焊接区域，” Weller强调。

VisionLine Detect AI滤镜通过二值化处理提升特征识别能力，焊接区域呈现为轮廓清晰的白域

开发效率飞跃，全球工艺标准化

在通快专家的现场支持下，爱尔铃克铃尔团队在预系列设备的调试过程中迅速掌握了 EasyModel AI 和 AI滤镜的应用。“激活选项后，仅一两个小时后我们就获得了首批检测结果”  Weller 欣喜地表示。

AI组合拳带来了立竿见影的效果

开发周期大幅缩短：

“EasyModel AI在此显著加速了流程。我们现在只需几个小时而非几天就能获得良好结果，模型的重新训练也节省了大量时间。” 预系列开发周期的缩短直接降低了成本。

工艺实现全球标准化：

将高度手动、位置依赖的复杂曝光调整过程，转变为基于AI模型的标准化检测流程，极大地提升了全球40多个生产基地间生产工艺部署的一致性和100%可复现性。

操作门槛显著降低：

“所见即所得” (What-you-see-is-what-you-get) 的操作理念，使各生产基地的非编程人员也能轻松理解和使用，便于后续维护与调整。

应用范围有效扩展：

该方案的便捷性也使其被应用于小批量生产和原型制作，提升了整体研发效率。

成功解决由电芯到底盘设计催生的超大尺寸、多焊点 CCS 的精密检测挑战，是爱尔铃克铃尔赋能下一代电动汽车技术的关键里程碑。

转自：通快

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