在碳達峰、碳中和的全球大背景下，新能源電池作為綠色產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，有著(zhù)前所未有的發(fā)展機遇，同時(shí)質(zhì)量安全問(wèn)題也面臨嚴峻考驗，其生產(chǎn)全工藝段嚴格的質(zhì)量檢測和管理十分必要。

在大會(huì )“AI賦能的計算成像與智能檢測”分論壇上，凌云光秦慶旺博士做了《視覺(jué)+AI助力鋰電極片工藝質(zhì)量升級》的精彩分享。他表示：在鋰電極片涂布及輥分工藝段，還存在箔材、涂布區高低反射率材料高動(dòng)態(tài)成像、微米級極片毛刺動(dòng)態(tài)成像等難題，以及缺陷精確分類(lèi)分級、海量數據實(shí)時(shí)精確檢測帶來(lái)的挑戰。為此，凌云光積極投入研發(fā)資源，在極片工藝質(zhì)量檢測領(lǐng)域取得一系列創(chuàng )新實(shí)踐解決方案。

面對鋰電行業(yè)極限制造不斷提升的工藝要求，凌云光通過(guò)單相機光源同步頻閃分時(shí)曝光技術(shù)，成功解決高動(dòng)態(tài)范圍成像難題，實(shí)現虛邊缺陷的精準抓取和測量，并能對氣泡、暗痕、褶皺等缺陷清晰成像。同時(shí)，通過(guò)光學(xué)自動(dòng)追焦控制技術(shù)，解決微米級高速高分辨大景深成像難題，實(shí)現毛刺缺陷在線(xiàn)檢測。

目前凌云光建立的擁有500W樣本工業(yè)專(zhuān)用數據集， 有60+工業(yè)級缺陷智能AI檢測算法加持，在NG 缺陷樣品有限、少量訓練樣本數據集的情況下，能實(shí)現像素級的檢測精度；適應弱缺陷/相似缺陷，78種缺陷類(lèi)型分類(lèi)準確率>99.7%。逐步實(shí)現人眼檢測與工業(yè)視覺(jué)標準的統一，建立了科學(xué)的度量標準與質(zhì)量管理體系。

基于凌云光自研一體式異構嵌入式處理平臺實(shí)現10Gbps帶寬數據的采集、傳輸和AI算法實(shí)時(shí)處理，在120m/min的高速產(chǎn)線(xiàn)上仍能實(shí)現像素精度0.05mm的高精度檢測，經(jīng)客戶(hù)驗證取得了良好效果。

未來(lái)，凌云光還將充分發(fā)揮公司20多年來(lái)在先進(jìn)光學(xué)成像、智能制造領(lǐng)域的研發(fā)積累，逐步完善鋰電生產(chǎn)全工藝段質(zhì)量檢測與管理解決方案，滿(mǎn)足鋰電行業(yè)極限制造的嚴苛要求。

據了解，此次工業(yè)視覺(jué)大會(huì )是一次增強研產(chǎn)深度交流與合作的行業(yè)盛會(huì )，CCF會(huì )士、中國工程院院士王耀南，CCF計算機視覺(jué)專(zhuān)委會(huì )副主任、上海科技大學(xué)副教務(wù)長(cháng)虞晶怡等重磅嘉賓與會(huì )并做精彩分享。