由于能量密度的变化，电动汽车中的锂离子电池在使用过程中受到严格的质量监控。在电池寿命周期中，工业计算机断层扫描技术越来越多地被用于检测电池的缺陷和内部变化。虽然CT分析不能揭示电芯内部的电化学，但它可以展示其内部机械的工作原理，热失控就是由一些机械原因引起的。相反，电化学过程可以改变机械条件。如今，研究机构和电池制造商逐渐增加使用CT检测数据。
在开发过程中，使用CT设备进行数据分析有助于测试产品的最*结构设计。可以捕获关于壁距、密封件和公差、电芯化学分布和外壳等信息，并可以进行可靠性检测和电气输出设计质检。此外，由于电池制造过程非常复杂，基于CT的分析可以在生产过程中发挥一定的作用，例如在早期阶段去除工艺链中的缺陷部件。
使用高分辨率CT扫描仪，您可以看到电极封装层中的不规则部分。就锂电池而言分层是一种典型的现象，以及电池组装和焊接过程中产生的局部杂质等或者说外部颗粒等，都有造成电池短路的风险。
在制造过程中，需要监测负极重叠情况。为了抵消锂电镀，负极总是与正极重叠，以减少对电芯的损坏。在制造过程中，固定的负极凸起需要较高的加工精度。这是由制造商决定的，可以使用CT分析软件进行检查。**，工程师还可以在售后阶段使用CT来确定设备故障的原因。
在使用CT检测电池时，质量工程师面临着一个挑战：在CT扫描仪提供的灰度图像中，其结构对比度非常低。这是由于某些材料的低密度差异造成的。此外，电池密封膜和涂层非常薄，并且紧密结合在一起。有时，很难确定这些不规则的部位是缺陷、散射还是伪影。
由于电池内部的丝状结构有时需要高分辨率扫描仪，扫描时间长，相关过程紧张，特别是在指定周期内进行随机样本检测时。在这种情况下，人工智能及其深度学习已被证明特别有效。
在基于CT的缺陷检测中，深度学习/神经网络的应用可以给出快速准确的结果。这个网络需要一些类似于内存的东西来实现，并且必须使用缺陷数据来训练。那么，这些数据来自哪里呢？基本上有两种方法：一种是基于真实缺陷模型的人工缺陷数据模拟；其次，缺陷数据也可以从实际的组件中提取出来。在这种情况下，需要更真实的对象来手动检测缺陷。最合适的方法必须根据具体情况来确定。从长远来看，在线检查是可以推荐的。
总之，工业CT可以节省时间，具有重要意义，也已成功应用于新能源电池、电子制造等各个领域。
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