隨著新能源與AI應用的快速成長，電池芯品質檢測已成為影響產業競爭力的關鍵技術之一。全球電池市場跳躍性的年複合成長率更加要求電池製造業朝向更高效、更精準的生產模式發展。然而，傳統的人工檢測方法，無法有效應對高速、大量且精細的品檢需求，尤其面對電池芯微小瑕疵及內部結構檢測問題。瑞傳科技攜手人工智慧（AI）視覺解決方案專家Neurocle，以領先的AI深度學習視覺檢測軟體及高效能邊緣運算系統PJAI-200，為產業提供極具競爭力的智慧檢測解決方案。
電池芯生產過程中的瑕疵檢測具有高度複雜性，不僅需辨識外觀微小缺陷（如刮痕、凹痕），亦需進行內部結構如電芯排列及異物檢測。傳統方法往往依賴人工目檢或低階自動化檢測系統，難以達到穩定的高精準度，容易因人為因素及系統穩定性造成品質不穩定，影響產品可靠度與生產效率。
針對這些產業挑戰，瑞傳科技與Neurocle合作，透過結合NEURO-T和NEURO-R，分別負責AI模型訓練及邊緣設備即時推論，提供完整且高度客製化的解決方案。NEURO-T軟體採用No-code、圖形化介面（GUI）方式，使使用者無需深厚的AI專業背景即可訓練高精準的瑕疵檢測模型，顯著降低AI導入門檻並縮短訓練時間。而NEURO-R則確保訓練好的模型能迅速地在邊緣設備進行高效推論，以支援即時且大規模的生產線品檢需求。
瑞傳科技PJAI-200邊緣運算設備，搭載NVIDIA Jetson AGX Orin模組，提供高達200 TOPS的運算效能，內建32GB 256-bit LPDDR5記憶體，確保複雜模型推論時能快速且穩定執行。此外，PJAI-200提供豐富的連接埠，包括12個PoE GbE埠、1個10GbE及8個USB 3.2 Type A介面，能輕鬆整合多台工業相機與感測設備，實現全方位的視覺檢測方案。
本應用方案特別適用於袋式電池（pouch type battery）的表面與內部瑕疵檢測，其中OCR模型負責辨識電池表面文字與編碼，Segmentation模型精確辨識細微缺陷如刮痕與凹痕，並可明確量化瑕疵形狀與大小。此外，本方案也適用於圓柱形及方形電池，透過內部X光影像分析，精準定位並識別內部排列與異物，提升產品安全性及品質一致性。
透過導入與Neurocle共同打造的智慧檢測系統，電池製造商能有效提升產品良率，顯著降低人為及設備穩定性帶來的風險與成本，確保高效且連續穩定的生產環境。同時，PJAI-200憑藉其高性能運算能力與高度靈活性，能因應不同電池檢測應用場景需求，幫助企業快速調整並擴充生產能力，適應不斷變化的市場需求。
在新能源電池產業快速發展下，精準、即時的品質檢測系統已成為不可或缺的競爭優勢。瑞傳科技與Neurocle共同推出的智慧檢測方案，透過高度易用的AI模型訓練軟體NEURO-T以及高效能的地端推論平台NEURO-R與PJAI-200，徹底解決傳統檢測系統的局限性，提供了卓越的精準度與穩定性。企業藉由此方案不僅能快速提升生產品質與效率，還能有效降低營運成本，並藉由瑞傳科技遍佈全球的DMS（Design and Manufacturing Services）服務據點與完善的生態系統支持，實現產業升級與業務拓展。
