11月28日-30日，由中國化學(xué)與物理電源行業(yè)協(xié)會(huì )、電池中國網(wǎng)主辦的第八屆動(dòng)力電池應用國際峰會(huì )（CBIS2023）在上海盛大舉辦。此次峰會(huì )主題為“服務(wù)·合作·共贏(yíng)——擁抱‘新全球化’大時(shí)代”，來(lái)自國內外的產(chǎn)業(yè)鏈多個(gè)領(lǐng)域的眾多專(zhuān)家、業(yè)界代表等齊聚一堂，共話(huà)動(dòng)力/儲能電池“新全球化”發(fā)展。

峰會(huì )現場(chǎng)

在29日下午的“數智賦能新能源電池產(chǎn)業(yè)”專(zhuān)場(chǎng)主題論壇上，凌云光技術(shù)股份有限公司銷(xiāo)售總監陳瑤發(fā)表題為《賦能極限智造，布局行業(yè)未來(lái)》的主題演講，同與會(huì )嘉賓分享了對“TWh”時(shí)代智能制造新要求的理解以及凌云光推出的以機器視覺(jué)+AI為核心的產(chǎn)品及解決方案。

凌云光銷(xiāo)售總監 陳瑤《賦能極限智造，布局行業(yè)未來(lái)》

縱觀(guān)機器視覺(jué)在線(xiàn)質(zhì)檢應用現狀，機器視覺(jué)在線(xiàn)質(zhì)檢的應用場(chǎng)景越來(lái)越豐富，但仍面臨缺陷流出風(fēng)險高、省人效果不明顯、數據價(jià)值難體現等困難，原因就在于成像系統設計不規范、生產(chǎn)管理不規范以及服務(wù)不規范。

追求極限制造的鋰電池行業(yè)，需要生產(chǎn)智能化、檢測智能化、管理智能化，那視覺(jué)檢測必須更精準、更可靠、更智能。結合過(guò)往二十余年深耕機器視覺(jué)的經(jīng)驗，凌云光給出了自己的答案。

在線(xiàn)質(zhì)檢標準化鋰電極片落地實(shí)踐

成像系統：高低動(dòng)態(tài)成像，精準檢測虛邊

真正好用的視覺(jué)檢測方案，需要在充分研究檢測對象的基礎上進(jìn)行成像系統設計。

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。傳統的檢測方案為了同時(shí)完成極片涂布區和留白區的檢測需要增加新工位，硬件成本增加，系統也更復雜。凌云光創(chuàng )新推出高低動(dòng)態(tài)成像方案，實(shí)現虛邊缺陷的精準抓取和測量，有效提升效率，單點(diǎn)可靠性提升50%。

虛邊檢測

同時(shí)，針對氣泡、褶皺等成像不明顯的缺陷，凌云光通過(guò)緊湊型設計，用成像方案完整地呈現缺陷形態(tài)，實(shí)現缺陷準確分類(lèi)分級。

算法系統：三步分流為GPU“減負”

傳統的在線(xiàn)質(zhì)檢過(guò)程一般先通過(guò)CPU完成定位測量，再通過(guò)GPU完成外觀(guān)檢測及缺陷分類(lèi)，這就導致GPU負載過(guò)重，再加上深度學(xué)習的需求，GPU更加“不堪重負”。

凌云光則通過(guò)三步分流充分利用原有采集卡的算力，顯著(zhù)降低對顯卡的依賴(lài)，為GPU減負。

三步分流：將簡(jiǎn)單卷積、流式計算放到自研相機的采集卡中做處理——將邏輯計算和簡(jiǎn)單的特征計算放到CPU中處理——將缺陷的分類(lèi)、分級放到GPU中做處理。

系統模塊化：高易用，低成本

隨著(zhù)客戶(hù)對產(chǎn)品品質(zhì)要求的提升以及出海大環(huán)境下人力成本的飛升，設備的易用性變得尤為重要。

基于此，我們將檢測設備進(jìn)行了規范化設計和模塊化設計。通過(guò)相機頭件和光源的一體化設計實(shí)現即插即用，顯著(zhù)改善成像系統一致性，降低維護成本。

明星產(chǎn)品有靈魂

鋰電池方形外觀(guān)檢測裝備

——小巧強悍，放心選擇

鋰電池方形外觀(guān)檢測裝備對鋁殼電芯、包膜后的電芯進(jìn)行全面的質(zhì)量檢測和缺陷剔除。

在成像系統方面，針對方形電池常見(jiàn)的藍膜檢測，凌云光推出自研2.5D成像系統，通過(guò)分時(shí)頻閃多次成像，精準識別藍膜下異物和氣泡，對缺陷產(chǎn)品排出復檢，防患于未然。

此外，通過(guò)優(yōu)化自動(dòng)化部件、光學(xué)檢測部件等內部結構，方形外觀(guān)檢測裝備一改常見(jiàn)的“一字型”路線(xiàn)，創(chuàng )新使用環(huán)形檢測路徑，成功將整機占地面積“瘦身”至不到7平米。

未來(lái)，凌云光希望為行業(yè)搭建整套的質(zhì)量體系，從端側獲取到更多視覺(jué)的質(zhì)量數據，讓質(zhì)量基準更標準化、一致化；在邊端做模型的統一及缺陷學(xué)習的持續統一分發(fā)（比如產(chǎn)線(xiàn)上某一臺涂布機的缺陷一經(jīng)發(fā)現，其他涂布機都可以從服務(wù)器中獲取統一模型。）；最后在云端架構整個(gè)質(zhì)量分析和決策系統。實(shí)現端、邊、云整體協(xié)同，讓工業(yè)生產(chǎn)的數據數據化、工業(yè)化、智能化。