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凌云光陳瑤:“機器視覺+AI”如何為鋰電智造降本增效?
發布時間:2023-11-29 15:05:00


  鋰電池正加速邁入大規模智造時代,但同時由于鋰電池的制造工藝較為復雜,每道工序都會影響鋰電池的性能。而當下,降本是鋰電池廠商最為迫切的需求,高效率、低能耗、高精度的自動化鋰電池生產是必然趨勢,也是動力電池得以跨入TWh時代的前提和基礎。

  在鋰電池生產的各個環節,機器視覺+AI的整體解決方案能為生產裝上“眼睛”和“大腦”,實現精度高、速度快、可靠性強、信息集成度高的高質量生產,可為鋰電業駛向極限制造的未來保駕護航。

凌云光技術股份有限公司智能工業事業部鋰電行業總監徐捷:賦能極限智造,布局行業未來

圖為凌云光技術股份有限公司銷售總監陳瑤發表演講

  近日,在第八屆動力電池應用國際峰會(CBIS2023)上,凌云光技術股份有限公司(簡稱“凌云光”)銷售總監陳瑤發表題為《賦能極限智造,布局行業未來》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為核心的產品及解決方案,助力鋰電制造降本增效。

  從當前多數機器視覺在線檢測應用的現狀來看,應用場景越來越豐富,但仍面臨缺陷流出風險高、離不開人、服務成本巨大、數據價值難體現等痛點。陳瑤指出,造成這些問題出現的原因在于成像系統設計不規范、生產制造過程不規范、現場服務跟客戶持續交流中對需求及要求的理解不規范等。她在深刻分析底層原因的基礎上,有針對性地提出了凌云光的解決方案。

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在線質檢標準化鋰電極片落地實踐

  追求極限制造的鋰電池行業需要生產、檢測、管理的全面智能化,要求視覺檢測必須更精準、更可靠、更智能。

  陳瑤介紹,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。傳統的檢測方法需采用多工位才能覆蓋涂布區和留白區的檢測,成本高,且系統復雜。凌云光的成像系統采用高動態成像方案,多工位合二為一,實現虛邊缺陷的精準抓取和測量,且檢測清晰穩定,單點可靠性提升50%。

  同時,針對裂紋、氣泡、褶皺等成像不明顯的缺陷,凌云光則通過緊湊型設計的成像方案將缺陷形態完整呈現,實現精準分級分類。

  算法系統設計方面,據陳瑤介紹,傳統方案中CPU完成定位測量,GPU完成外觀檢測及缺陷分類,導致GUP負載過重,耗時不可控。凌云光的創新方案則將算法需求分解為三步,結合算法特點綜合利用算力:將簡單卷積、流式計算放到自研相機的采集卡中做處理——將邏輯及簡單特征計算放到CPU中處理——將缺陷的分類、分級放到GPU中做處理。最終實現降低對顯卡的依賴。

  此外,為應對當前鋰電制造品質升級及出海戰略,凌云光將系統進行模塊化設計,通過相機頭件和光源一體化設計,實現即插即用,大幅提升設備易用性。

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兩款明星產品

  基于在機器視覺領域20余年的成長,凌云光也將對智能制造的理解以及在成像系統、算法設計、系統模塊化設計等方面積累的深厚經驗應用在多款產品上。

  · 鋰電池方形外觀檢測裝備

  據陳瑤介紹,在成像系統方面,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,通過分時頻閃多次成像,能使藍膜下的凹坑、異物、氣泡等缺陷明顯地顯現出來,實現精準分類。

  此外,通過優化自動化部件、光學檢測部件等內部結構,創新使用環形檢測路徑,設備占地不到7平方米,能節省1/3的空間,支持最高速度33PPM,并可實現過檢1.6%及零漏檢的精度。

  · 毛刺在線全檢高速系統

  據陳瑤介紹,凌云光將高速成像技術應用到極片毛刺檢測領域,結合自主研發的自適應光學追焦系統,目前可支持150米/分鐘的檢測速度,檢測分辨率是2μm,并已實現批量交付。

  據了解,聚焦機器視覺領域27年的凌云光,2022年登陸科創板上市,目前已推出近20萬套工業視覺系統?!爱斚滦履茉葱袠I很卷,我們會用不同的自己擁抱‘新全球化’大時代,持續通過在機器視覺的深耕加上當前的AI智能全面的方案服務好鋰電客戶,助力工業人工智能真正落地!”陳瑤總結道。

稿件來源: 電池中國網
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