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機器視覺+AI | 賦能極限智造,布局行業(yè)未來

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11月28日-30日,由中國化學與物理電源行業(yè)協(xié)會、電池中國網(wǎng)主辦的第八屆動力電池應用國際峰會(CBIS2023)在上海盛大舉辦。此次峰會主題為“服務·合作·共贏——擁抱‘新全球化’大時代”,來自國內外的產(chǎn)業(yè)鏈多個領域的眾多專家、業(yè)界代表等齊聚一堂,共話動力/儲能電池“新全球化”發(fā)展。

 

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峰會現(xiàn)場

 

在29日下午的“數(shù)智賦能新能源電池產(chǎn)業(yè)”專場主題論壇上,凌云光技術股份有限公司銷售總監(jiān)陳瑤發(fā)表題為《賦能極限智造,布局行業(yè)未來》的主題演講,同與會嘉賓分享了對“TWh”時代智能制造新要求的理解以及凌云光推出的以機器視覺+AI為核心的產(chǎn)品及解決方案。

 

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凌云光銷售總監(jiān) 陳瑤《賦能極限智造,布局行業(yè)未來》

 

 

縱觀機器視覺在線質檢應用現(xiàn)狀,機器視覺在線質檢的應用場景越來越豐富,但仍面臨缺陷流出風險高、省人效果不明顯、數(shù)據(jù)價值難體現(xiàn)等困難,原因就在于成像系統(tǒng)設計不規(guī)范、生產(chǎn)管理不規(guī)范以及服務不規(guī)范。

追求極限制造的鋰電池行業(yè),需要生產(chǎn)智能化、檢測智能化、管理智能化,那視覺檢測必須更精準、更可靠、更智能。結合過往二十余年深耕機器視覺的經(jīng)驗,凌云光給出了自己的答案。

 

在線質檢標準化鋰電極片落地實踐

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成像系統(tǒng):高低動態(tài)成像,精準檢測虛邊


真正好用的視覺檢測方案,需要在充分研究檢測對象的基礎上進行成像系統(tǒng)設計。

以鋰電池極片為例,高反、低反差異大,對光譜響應靈敏度不同。傳統(tǒng)的檢測方案為了同時完成極片涂布區(qū)和留白區(qū)的檢測需要增加新工位,硬件成本增加,系統(tǒng)也更復雜。凌云光創(chuàng)新推出高低動態(tài)成像方案,實現(xiàn)虛邊缺陷的精準抓取和測量,有效提升效率,單點可靠性提升50%。

 

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虛邊檢測

 

同時,針對氣泡、褶皺等成像不明顯的缺陷,凌云光通過緊湊型設計,用成像方案整地呈現(xiàn)缺陷形態(tài)實現(xiàn)缺陷準確分類分級。

 

算法系統(tǒng):三步分流為GPU“減負”


傳統(tǒng)的在線質檢過程一般先通過CPU完成定位測量,再通過GPU完成外觀檢測及缺陷分類,這就導致GPU負載過重,再加上深度學習的需求,GPU更加“不堪重負”。

凌云光則通過三步分流充分利用原有采集卡的算力,顯著降低對顯卡的依賴,為GPU減負。

三步分流:將簡單卷積、流式計算放到自研相機的采集卡中做處理——將邏輯計算和簡單的特征計算放到CPU中處理——將缺陷的分類、分級放到GPU中做處理。


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系統(tǒng)模塊化:高易用,低成本


隨著客戶對產(chǎn)品品質要求的提升以及出海大環(huán)境下人力成本的飛升,設備的易用性變得尤為重要。

基于此,我們將檢測設備進行了規(guī)范化設計模塊化設計。通過相機頭件和光源的一體化設計實現(xiàn)即插即用,顯著改善成像系統(tǒng)一致性,降低維護成本。

 

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明星產(chǎn)品有靈魂

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在產(chǎn)品開發(fā)過程中,凌云光也將在成像系統(tǒng)設計、算法設計、系統(tǒng)模塊化設計方面積累的經(jīng)驗應用到多款新品中。


鋰電池毛刺在線全檢系統(tǒng)

——高速、精度,顧此不失彼


凌云光將高速成像技術應用到了極片毛刺檢測領域,結合自主研發(fā)的光學系統(tǒng),實現(xiàn)自適應追焦,提升系統(tǒng)景深,實現(xiàn)高分辨、大視場、大景深高速成像,150m/min速度下穩(wěn)定、清晰成像,完成極片邊緣毛刺全檢,檢測分辨率2μm。

 

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鋰電池方形外觀檢測裝備

——小巧強悍,放心選擇


鋰電池方形外觀檢測裝備對鋁殼電芯、包膜后的電芯進行全面的質量檢測和缺陷剔除。

在成像系統(tǒng)方面,針對方形電池常見的藍膜檢測,凌云光推出自研2.5D成像系統(tǒng),通過分時頻閃多次成像,精準識別藍膜下異物和氣泡,對缺陷產(chǎn)品排出復檢,防患于未然。

此外,通過優(yōu)化自動化部件、光學檢測部件等內部結構,方形外觀檢測裝備一改常見的“一字型”路線,創(chuàng)新使用環(huán)形檢測路徑,成功將整機占地面積“瘦身”至不到7平米。

 

未來,凌云光希望為行業(yè)搭建整套的質量體系,從端側獲取到更多視覺的質量數(shù)據(jù),讓質量基準更標準化、一致化;在邊端做模型的統(tǒng)一及缺陷學習的持續(xù)統(tǒng)一分發(fā)(比如產(chǎn)線上某一臺涂布機的缺陷一經(jīng)發(fā)現(xiàn),其他涂布機都可以從服務器中獲取統(tǒng)一模型。);最后在云端架構整個質量分析和決策系統(tǒng)。實現(xiàn)端、邊、云整體協(xié)同,讓工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)化、工業(yè)化、智能化。

 

 

 

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