電動車電池檢測挑戰與需求
電動車中動力電池的安全性與性能直接影響行車可靠度與續航表現。由於陰極與陽極板之間間距極小、結構緊密，內部結構缺陷若未及時偵測，恐造成電池熱失控甚至起火。傳統人工檢測效率低、易受主觀影響；經典影像演算法（如 Canny、Hough Transform）在低對比度、板片重疊與成像雜訊條件下往往難以穩定定位。根據 arXiv:2508.07797v1 報告，設計一套能高精度定位密集板端點的自動化流程，對提升電池生產線品質管控至關重要。
PBD5K 基準數據創建流程
PBD5K 是首個公開的大規模 X 光動力電池板端點檢測基準，包含 5000 張來自九種不同規格電池的工業 X 光影像，並附帶八種真實世界視覺干擾標註。為確保標註一致性，作者團隊提出智慧標註管線：首先以影像過濾（image filtering）去除過度曝光或噪聲過高的樣本；接著採用模型輔助預標註（model-assisted pre-labeling）降低人工成本，再透過跨人員互檢（cross-verification）與分層質量評估（layered quality evaluation）確保標註精度。此流程借鑑工業標準 ISO/IEC 19794-5，兼顧標註擴充性與品質可控性，為後續演算法研發建構堅實基礎。
點級分割與多維結構建模
在 PBD5K 中，研究者將電池板端點檢測視作點級分割（point-level segmentation）任務。不同於傳統二值分割，點級分割可更精細地標示陰極與陽極板端點位置。為強化模型在高密度板片區域的辨識能力，作者引入多維結構線索：板片本身的幾何形狀（line）、單張影像中總端點數量（count）等資訊，並設計專屬的特徵融合機制（multi-dimensional clue integration）。此設計思路與深度學習領域中「結構化先驗」方法（structured priors）相呼應，並借鑑 CVPR 2023 上的盲點檢測技術。
MDCNeXt 模型核心技術
為了同時抑制多種視覺干擾並提升密集板區域的檢測精度，作者提出 MDCNeXt。此模型包含兩大狀態空間模組（state space modules）：
1. Prompt-Filtered Module：透過任務特定提示（task-specific prompts）學習對比關係（contrastive relationships），能動態強化板片特徵與背景雜訊的區別，分別對應於陽極與陰極端點；
2. Density-Aware Reordering Module：在高密度端點區域，以密度感知方式（density-aware）重新排序特徵激活，增強模型在密集區的局部表現。
此外，MDCNeXt 採用了距離自適應遮罩生成策略（distance-adaptive mask generation），可根據陽極與陰極位置間距自動調整遮罩形狀，對極度緊湊的板片間隙仍能提供穩健監督訊號。
實驗效能與 Benchmark 對比
根據論文中在 PBD5K 上的實測結果，MDCNeXt 相較於 U-Net、DeepLabv3+ 以及基於 Transformer 的 SegFormer，在 IoU（Intersection over Union）上平均提高 3.8％，在精度（Precision）與召回率（Recall）兩項指標也均有 2～4％ 的增益。作者同時公開了基於 NVIDIA A100 GPU 的訓練與推論時長，以及不同 batch size 與影像解析度下的效能曲線，具體數據詳見 PBD5K 專案 README，確保實務應用者能精準評估資源投入成本。
實務流程與最佳化建議
將 PBD5K 與 MDCNeXt 框架導入現有生產線時，可參考以下實戰守則：
● 影像預處理：建議先行進行自適應對比度調整（CLAHE），並結合頻域濾波降低 X 光紋理雜訊。
● 標註流程：結合半自動化管線，可在初期以小樣本範圍微調 MDCNeXt，再擴大至全量數據。
● 持續監控：透過生產線回饋資料，不斷更新 distance-adaptive mask 參數，使模型適應不同電池規格。
此流程可有效縮短上線時間，並在多類型電池檢測中維持穩定效能，兼顧自動化及品質可控性。
小結與未來展望
PBD5K 及 MDCNeXt 開啟了動力電池板端點檢測的新篇章，憑藉大規模標註基準、本體結構先驗與創新模組設計，顯著提升了檢測精度與生產線自動化程度。未來可進一步探索跨模態融合（如結合紅外影像或聲學檢測訊號），並參考 IEEE Transactions on Industrial Informatics 上對於智能檢測平台的最佳實踐，構建更全方位的電池健康管理系統。
