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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)工藝復雜，流程多，不同工序需要不同裝備。機器視覺(jué)檢測系統作為裝備的“眼睛"與“大腦"，在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中起著(zhù)至關(guān)重要的作用。作為國內較早進(jìn)入機器視覺(jué)領(lǐng)域的企業(yè)之一，凌云光二十余年在印刷、新型顯示、PCB、消費電子等領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗和技術(shù)。在此基礎上，面對TWh時(shí)代的新變化，凌云光深入挖掘鋰電機器視覺(jué)領(lǐng)域客戶(hù)需求，加快步伐，不斷構筑自身競爭“護城河"。
技術(shù)優(yōu)勢
核心器件自主能力強
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、鏡頭、處理器、板卡、光源等，實(shí)現國產(chǎn)化，并可針對各類(lèi)應用場(chǎng)景，進(jìn)行快速定制化開(kāi)發(fā)，并能保證穩定的供應鏈體系。
AI技術(shù)加持
針對鋰電池檢測需求的AI技術(shù)具備三大優(yōu)勢：
小樣本學(xué)習能力：能夠利用少量圖像樣本，基于遷移學(xué)習、蒸餾技術(shù)，實(shí)現小樣本的訓練和推理，快速實(shí)現穩定檢測和準確分類(lèi)；
模型自迭代：對新增樣本、錯分樣本迭代學(xué)習，達到很好的表現效果；
遷移學(xué)習：針對新材料、新產(chǎn)線(xiàn)，將已存在的模型應用于新的任務(wù)，避免冷啟動(dòng)，實(shí)現快速適應。
機器視覺(jué)底層核心算法自主程度高
儲備自研算法庫，并持續進(jìn)行更新優(yōu)化，不斷進(jìn)行積累和學(xué)習。能夠根據實(shí)際應用場(chǎng)景，選擇所需模塊或定制開(kāi)發(fā)，實(shí)現效率的提升。
就視覺(jué)檢測系統而言，成像、算能、平臺、整機系統等均會(huì )影響檢測結果，當某臺設備中一些因素發(fā)生變化，或者多臺設備中一些因素不一致，都會(huì )導致檢測結果的不一致。針對上述各個(gè)因素，凌云光通過(guò)一系列的設計規范與監控模塊，保障檢測結果的一致性。
在這些優(yōu)勢技術(shù)的加持下，凌云光可配置視覺(jué)系統在鋰電池生產(chǎn)全工序都有廣泛的應用。原材料中，滿(mǎn)足隔膜、鋁塑膜、銅鋁箔檢測需求；前段工序中，極片預涂、涂布檢測，極片輥壓分切檢測、極片激光切檢測；中段工序中，疊片卷繞檢測；后段工序中，裸電芯、包mylar、超聲焊、頂蓋預焊、頂蓋周邊焊、插釘機、密封釘焊接質(zhì)量檢測以及電芯成品外觀(guān)檢測等。
未來(lái)，隨著(zhù)機器視覺(jué)加速滲透鋰電領(lǐng)域，凌云光將以更加貼近客戶(hù)需求的產(chǎn)品和解決方案幫助客戶(hù)降本增效，助力行業(yè)智造升級！
