施努卡蘇州博猫有限公司 2021-03-17 9139 0
動力電池是新能源汽車最重要的核心零部件,占到整個價值鍊的一半左右,随着動力锂電池的快速發展,還有政策利好,很多電池生産廠家出現供不應求,所以生産電池的廠商在自動化生産線上投入是非常有必要的,不過随着産能快速提升的同時,對锂電池的安全生産和電池的使用安全性也提出了更大的挑戰。如何制造出更為安全可靠的锂電池,已經成為各大知名電池廠商的迫切需求。
極片塗布缺陷檢測
電芯外觀缺陷檢測
隔膜缺陷檢測極片外觀檢測
鋁塑膜外觀檢測
但是由于缺陷類别複雜而且多變,很多傳統博猫平台登录:机器视觉算法很難完全正确的定義缺陷。例如極片塗布過程中産生的漏箔、缺料、漏塗、褶皺等缺陷類别多,形狀各種各樣。而深度學習的技術對不規則不定位置的目标檢測能力較強,對于複雜圖片也可以檢測能力較強,可以将複雜的缺陷類别細分出來。
锂電池正負極極片的各種缺陷;
極片塗布後的缺陷:
隔膜缺陷
鋁塑膜缺陷
各種電池材料的缺陷種類都是複雜多變,且生産過程中出現的缺陷更是無法預估。而傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯,而深度學習則通過多層感知機模拟大腦工作,構建深度神經網絡來學習簡單特征、建立複雜特征、學習映射并輸出,訓練過程中所有層級都會被不斷優化。
随着越來越多的基于深度學習的視覺檢測項目落地實施,深度學習給工業博猫平台登录:机器视觉的賦能會越來越明顯,而锂電池行業的視覺檢測也将不再是難題。施努卡交付了新一代锂電池外殼全檢線,博猫平台登录:机器视觉硬核新勢力。
視覺控制平台:多相機并行、高速圖像采集、實時圖像處理、2D&3D複合設計
自動化控制技術:高速理料、自動分料、精準定位、高速剔除
光學架設:特殊光源設計、光照環境處理、三維成像打光
視覺檢測軟件:圖像預處理、特征提取、缺陷分析、圖像分割&拼接、斑點處理、Al智能深度學習