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2022-11-23 14:27:47 精質(zhì)視覺
隨著新能源車需求的持續(xù)增長,鋰電池在新能源汽車行業(yè)的應用前景廣闊。目前鋰電池包括硬殼和軟包電池,硬殼則可分為圓柱電池和方形電池。其中方形電池憑借其充放電倍率、循環(huán)壽命、安全性等方面的優(yōu)勢,成為一種主流的電池封裝應用。
鋰電池工藝鏈分為前、中、后三段,以方形電池為例,其工藝鏈中存在大量的質(zhì)檢需求,傳統(tǒng)視覺檢測可滿足各工藝環(huán)節(jié)的定位和糾偏應用。
而在極片、焊縫、絕緣隔膜等需要檢測表面缺陷的工序中,傳統(tǒng)視覺檢測的精度受缺陷形態(tài)影響,通過針對性調(diào)參后,易消耗過多的內(nèi)部資源,效果可能仍無法達到預期。因此,對鋰電行業(yè)內(nèi)的缺陷檢測引入深度學習算法,使用一定量缺陷樣本來訓練生成AI模型,讓AI來判斷缺陷和位置,可達到較好的檢測效果。