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        機器視覺

        OPT鋰電池極耳缺陷檢測方案

          2022年09月07日  

          鋰電池極耳區域出現的缺陷類型復雜多樣,位置隨機,而且一些細微瑕疵與極耳背景顏色差異微乎其微,造成難以精確提取缺陷特征,其視覺檢測成為行業難點之一。

          OPT依托光學成像和視覺分析兩大技術平臺,從硬件源頭上提升圖像采集的質量和速度,并結合自研AI算法,對極耳細微或復雜的缺陷進行精準分類和判斷,覆蓋極耳裁切、卷繞、焊接等多工序,全方位破解極耳缺陷檢測難題。

        視覺

        成像

        高分辨率光學設計,獲取清晰圖像

          隨著動力電池生產擴大規模和提高效率,電池企業對極耳缺陷檢測需求增加,相應地對視覺成像的質量和速度也提出了更高的要求。

          OPT通過不斷深入了解極耳各個工序檢測難點,有針對性地推出整套視覺成像方案,為此開發出一系列適合極耳缺陷檢測的硬件產品,具有采集速度快,成像清晰等優勢,能滿足極耳各個工序的檢測需求。

        OPT視覺成像方案在極耳切疊一體機的應用

          如在極耳裁切、卷繞機環節,OPT采用前光和背光的方式,對高速極耳切割過程中造成的毛刺或卷繞極耳翻折形態缺陷進行檢測;其中,OPT視覺成像方案搭配的線掃鏡頭,采用了高分辨率光學設計,通過消色差、無漸暈、公差敏感度優化及自動分辨率檢測等技術,保證能夠從源頭上獲得清晰的圖像,也為后續算法分析提供良好的基礎條件。

        OPT公差敏感度優化技術

          此外,OPT充分利用FPGA邊緣技術,對線陣相機進行加速升級,能實時處理二值化、形態學運算、blob分析,將運算結果,連同圖像一并傳輸給上位機,大大減少了工控機的CPU運算負荷,極大滿足極耳高速切割和卷繞的檢測需求。

        OPT視覺成像方案在極耳卷繞機的應用

          針對極耳焊接工序,OPT采用球積分和同軸光源進行均勻照射,而搭配的面陣鏡頭同樣兼具高分辨率性能,成像清晰,圖像邊緣銳化,能對焊印、焊片外漏、黃膠位置及缺失等進行精準檢測或定位,覆蓋極耳各個工位的缺陷檢測。

        OPT極耳焊接缺陷檢測成像方案

        視覺

        分析

        深度學習,精準提取缺陷特征

          除了高精度的視覺成像,視覺分析軟件也是應對極耳區域復雜缺陷的關鍵。OPT充分利用深度學習和傳統算法相結合的方式,對極耳的缺陷特征進行準確提取、分類,能避免誤判、漏檢等情況出現,破解極耳多工序缺陷檢測難題。

        OPT深度學習算法流程可視化

          OPT深度學習極耳缺陷檢測技術,是通過使用一定量的缺陷樣本訓練,生成AI模型,兼具三大創新優勢。一方面,基于小樣本深度學習的檢測框架,能將缺陷樣本數量降至個位數,解決過去收集缺陷樣本難、標注成本高等難題,提高檢測精度和魯棒性;另一方面,利用數據樣本自適應擴充訓練技術,推薦最具代表性的樣本進行人工標注,縮短模型訓練時間的同時,檢測準確率提升10%,實現對極耳檢測的零漏報。

        OPT深度學習在極耳缺陷檢測的應用

          此外,為更好滿足電池產品換型頻繁的檢測需求,OPT 引入自適應遷移學習技術,縮短AI模型訓練周期,一鍵遷移相近尺寸、相似工藝的極耳缺陷檢測,而針對不同尺寸的極耳檢測,只需在遷移后,補充少量訓練數據,微調AI模型。

        基于深度學習的自適應遷移技術

          目前,OPT深度學習算法,已在鋰電池多工序視覺檢測推廣應用,包括極片涂布、極耳激光切、卷繞、鋁塑膜包裝等缺陷檢測。

        (OPT供稿)

        標簽:OPT  電子元件  IC  我要反饋
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