產(chǎn)業(yè)新周期下,動(dòng)力電池正在向“極限制造"邁進(jìn),想要實(shí)現(xiàn)以極限效率、極限品質(zhì)、極限成本為核心的極限制造,整個(gè)行業(yè)需要導(dǎo)入新思路、新角色,從而推動(dòng)動(dòng)力電池智能制造的落地。
鋰電池生產(chǎn)工藝復(fù)雜,流程多,不同工序需要不同裝備。機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)作為裝備的“眼睛"與“大腦",在整個(gè)生產(chǎn)過程中起著至關(guān)重要的作用。作為國(guó)內(nèi)較早進(jìn)入機(jī)器視覺領(lǐng)域的企業(yè)之一,凌云光二十余年在印刷、新型顯示、PCB、消費(fèi)電子等領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)。在此基礎(chǔ)上,面對(duì)TWh時(shí)代的新變化,凌云光深入挖掘鋰電機(jī)器視覺領(lǐng)域客戶需求,加快步伐,不斷構(gòu)筑自身競(jìng)爭(zhēng)“護(hù)城河"。
技術(shù)優(yōu)勢(shì)
核心器件自主能力強(qiáng)
從圖像采集到圖像處理全流程,核心器件全自研,包括CMOS芯片、相機(jī)、鏡頭、處理器、板卡、光源等,實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)化,并可針對(duì)各類應(yīng)用場(chǎng)景,進(jìn)行快速定制化開發(fā),并能保證穩(wěn)定的供應(yīng)鏈體系。
AI技術(shù)加持
針對(duì)鋰電池檢測(cè)需求的AI技術(shù)具備三大優(yōu)勢(shì):
小樣本學(xué)習(xí)能力:能夠利用少量圖像樣本,基于遷移學(xué)習(xí)、蒸餾技術(shù),實(shí)現(xiàn)小樣本的訓(xùn)練和推理,快速實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定檢測(cè)和準(zhǔn)確分類;
模型自迭代:對(duì)新增樣本、錯(cuò)分樣本迭代學(xué)習(xí),達(dá)到很好的表現(xiàn)效果;
遷移學(xué)習(xí):針對(duì)新材料、新產(chǎn)線,將已存在的模型應(yīng)用于新的任務(wù),避免冷啟動(dòng),實(shí)現(xiàn)快速適應(yīng)。
機(jī)器視覺底層核心算法自主程度高
儲(chǔ)備自研算法庫,并持續(xù)進(jìn)行更新優(yōu)化,不斷進(jìn)行積累和學(xué)習(xí)。能夠根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,選擇所需模塊或定制開發(fā),實(shí)現(xiàn)效率的提升。
就視覺檢測(cè)系統(tǒng)而言,成像、算能、平臺(tái)、整機(jī)系統(tǒng)等均會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果,當(dāng)某臺(tái)設(shè)備中一些因素發(fā)生變化,或者多臺(tái)設(shè)備中一些因素不一致,都會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的不一致。針對(duì)上述各個(gè)因素,凌云光通過一系列的設(shè)計(jì)規(guī)范與監(jiān)控模塊,保障檢測(cè)結(jié)果的一致性。
在這些優(yōu)勢(shì)技術(shù)的加持下,凌云光可配置視覺系統(tǒng)在鋰電池生產(chǎn)全工序都有廣泛的應(yīng)用。原材料中,滿足隔膜、鋁塑膜、銅鋁箔檢測(cè)需求;前段工序中,極片預(yù)涂、涂布檢測(cè),極片輥壓分切檢測(cè)、極片激光切檢測(cè);中段工序中,疊片卷繞檢測(cè);后段工序中,裸電芯、包mylar、超聲焊、頂蓋預(yù)焊、頂蓋周邊焊、插釘機(jī)、密封釘焊接質(zhì)量檢測(cè)以及電芯成品外觀檢測(cè)等。
未來,隨著機(jī)器視覺加速滲透鋰電領(lǐng)域,凌云光將以更加貼近客戶需求的產(chǎn)品和解決方案幫助客戶降本增效,助力行業(yè)智造升級(jí)!