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2023-01-09 11:12:50 精質視覺
根據工信部《“十四五”智能制造發展規劃》，到 2025 年規模以上制造業企業基本普及數字化，智能制造裝備國內滿足率超 70%。隨著我國工業制造領域的自動化和智能化程度的加深，工業生產已經進入了大規模制造時代，機器視覺將得到更廣闊的發展空間。
但隨著競爭激烈的市場環境與爆發性的產能爬升，給機器視覺企業提出新的挑戰，各生產企業對檢測精度、檢測速度、圖像傳輸、缺陷分析等領域要求愈發嚴苛。企業對于視覺檢測的要求不再是簡單的”0-1“構建，而是開始思考能否通過技術革新的手段，突破傳統檢測的桎梏，創新視覺檢測方案，進一步幫助新增產能快速落地。
在機器視覺檢測中，傳統的檢測算法，底層邏輯在于，在指定區域找亮度、顏色差異，并據此來判斷異物的大小或形狀等，而伴隨著工藝革新和缺陷檢測新需求持續升級，傳統的視覺檢測算法在很多工藝段中已經不能滿足視覺檢測的新需求。
二、案例解析
以鋰電行業電池包藍膜后外觀檢測為例，作為鋰電池電芯段后半段工藝至關重要的一環，由于藍膜的厚度小，而且表面具有反光的一些特性，在生產過程中容易出現劃痕、破損、褶皺等缺陷，而且在包藍膜的過程中，容易產生一些新的缺陷，難以界定其形態邊緣;檢測區移動頻繁，缺陷位置具有隨機性，傳統算法在檢測上有很大的弊端，因此，一直是行業的痛點和難點問題。
作為機器視覺企業，精質視覺依托自研底層算法的優勢，創新檢測方案，將傳統的2D/3D/2.5D檢測算法與AI深度學習算法深度融合，形成技術Know How(技術訣竅)，結合公司在項目落地應用形成行業Know How，最終突破傳統檢測技術桎梏，使得檢測效果達成了一個質的飛越，而用AI賦能智能制造，也為機器視覺檢測產業的發展，提供了范式化的視覺檢測方案。
精質視覺以2.5D+AI的檢測方案，在鋰電池包藍膜后外觀檢測過程中，達到了一個良好的檢測效果：
1、采用的2.5D成像技術，通過一次拍攝可同時獲得不同方向和不同顏色組合的多張圖片，如背光、暗場、明場、交叉光照明，不僅檢測速度快，同時節省設備和場地空間，機臺成本節省最大75% 。
2、通過自研的圖象融合算法，可將多張圖片生成一張形狀凹凸、帶有紋理的圖片，相當于通過 2D 的手段達成近似 3D 的檢測效果;2.5D成像技術還能消除反光、陰影和環境光的影響，解決 2D 成像對比度低，定位、檢測不穩定的問題，性價比高，達到 2D 成像達不到的效果。
3、融合了AI檢測技術極大提升缺陷檢測系統的性能，搭載深度學習算法，支持小樣本學習和數據淺析，可以讓缺陷分類更準確和精細化 ，能夠兼顧效率和效果，獲得更佳的性價比。
而且這個2.5D+AI的解決方案，兼顧效率和效果以及高性價比，在熱壓后電芯外觀缺陷檢測、圓柱電池外觀檢測、軟包電池外觀檢測等也得到使用，效果良好。
三、行業態勢
面對制造行業各類新產線的檢測新需求以及激烈的市場競爭，機器視覺檢測勢必會從單一的保障質檢安全升級到更高要求的“又快又好”，機器視覺企業要始終對檢測方案前沿創新形成快速響應，能夠基于行業態勢，保持著鉆研與創新的精神，和各生產企業一同高速發展追趕市場節奏。
精質視覺用 AI、深度學習的檢測技術打破傳統技術的壁壘，完成新檢測需求的模型建立，并且能基于客戶具體產線問題調整，進行具體視覺方案優化，最終幫助快速完成產線上量生產，實現產能有效提升，而在未來，精質視覺會將機器視覺AI能力進一步賦能到工業生產過程中，為生產企業的安全、高效、高質量發展保駕護航。
