概述

开发一种集成多传感器融合与AI算法的动力电池安全性能快速检测系统，用于新能源汽车电池包的生产线及售后检测。系统需实现非破坏性检测，覆盖热失控预警、内部缺陷识别及电气性能评估，提升检测效率与准确性，满足大规模生产节拍要求。通过自动化数据采集与分析，降低人工成本，确保电池安全符合车规级标准。

需求详情

需求聚焦于多传感器（如超声、红外热成像、电压/电流传感）集成技术，结合机器学习算法进行实时数据分析，实现电池内部短路、极耳焊接缺陷、热失控风险等的快速识别。系统需支持自动化上下料与数据云同步，开发专用软件平台用于检测报告生成与历史数据追溯。同时，需优化检测流程，确保单次检测周期≤30秒，并兼容不同电池型号与封装形式，适用于主机厂与电池包供应商的多样化产线环境。

技术参数

检测精度≥99.5%；检测速度≤30秒/电池包；可识别缺陷尺寸≥0.1mm；工作温度范围-20°C至60°C；支持电池电压范围0-1000V；数据存储容量≥1TB；系统误报率＜0.1%；符合GB 38031-2020等安全标准，并通过EMC/EMI测试。软件平台需具备可视化界面与远程诊断功能，支持多用户并发操作。

项目预期

成功开发出检测系统原型机，完成实验室与现场验证，通过第三方检测机构认证。实现与一家主流主机厂或电池包供应商的合作试点，完成小批量试产应用。最终形成商业化检测方案，推动技术转让或合作生产，目标在2026年底前进入供应链体系。