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隨著新能源汽車市場的爆發(fā)式增長，作為核心部件的動力電池產(chǎn)能也在經(jīng)受考驗，動力電池的產(chǎn)線智能化與品控要求日益提升，行業(yè)面臨人力成本高、產(chǎn)品檢測速率低等難題，導(dǎo)致整體產(chǎn)能受限，在產(chǎn)品質(zhì)檢環(huán)節(jié)，存在肉眼無法測量的產(chǎn)品缺陷種類，成像復(fù)雜且缺陷細小等問題，依靠傳統(tǒng)的質(zhì)檢方式無法有效達到大規(guī)模、高精度的量化檢測，使得生產(chǎn)效率受阻。

客戶面臨的問題方案介紹核心優(yōu)勢相關(guān)產(chǎn)品應(yīng)用場景相關(guān)解決方案

客戶面臨的問題

Problems

細微缺陷種類多，成像難

需對鋁殼電池的六面、頂點、R角的瑕疵點進行精準識別，同個物件不同角度，背景也會跟隨變化，增加檢測難度，電池表面金屬材料反光且各角度光效不一致，成像難度大。

系統(tǒng)集成度復(fù)雜，協(xié)同難度大

動力電池生產(chǎn)工序繁多，每個環(huán)節(jié)都需要“層層把關(guān)”存在流水線工序自動接駁難度大，缺陷品漏檢、問題難溯源等風(fēng)險

檢測精度與準確率要求高

缺陷形態(tài)豐富、輪廓不明顯，存在不同缺陷類型極其相似的情況，需精準區(qū)分，檢出個位像素級別的極小缺陷。

檢測速率與穩(wěn)定性要求高

動力電池對于安全性能要求嚴苛，檢測過程存在缺陷品漏檢、誤判、運轉(zhuǎn)速率要求高等挑戰(zhàn)，對算法的魯棒性及可靠性提出挑戰(zhàn)。

方案介紹

PRODUCT ADVANTAGES

運用機器視覺、數(shù)字圖像分析和自動化技術(shù)，為動力電池提供全流程智能化質(zhì)檢服務(wù)。采用包括 2D、3D 相機，工業(yè)光源等技術(shù)采集瑕疵圖像，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的缺陷模型庫，快速學(xué)習(xí)各類瑕疵的缺陷特征，生成符合需求的AI檢測算法，實現(xiàn)對電池外觀缺陷精準識別，可穩(wěn)定檢測0.1mm以上的不良，實現(xiàn)產(chǎn)品全流程實時監(jiān)控與質(zhì)量檢測，有效提高生產(chǎn)工藝及生產(chǎn)效率。

方案咨詢

核心優(yōu)勢

PRODUCT DETAILS

高精度視覺算法

融合多種自研AI算法技術(shù)，針對不同缺陷進行精準檢測，可檢測劃痕、斑點、凹坑、缺損、色差等40+項缺陷種類，漏檢率0%，過殺率≤2%，大幅提高檢測效率和準確度。

精準定位缺陷類型

通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行性能優(yōu)化，兼容了不同背景的干擾樣本，最終能快速精準的獲得缺陷的位置及其類別標簽，分類準確率≥98%，保證了檢出精度。