助力鋰電池行業(yè)“以不變應(yīng)萬(wàn)變”
隔膜檢測(cè)
針對(duì)隔膜檢測(cè)的特殊需求,凌云光提出了基于頻閃成像的覆蓋基膜、涂布、分切、復(fù)卷等工序的鋰電池隔膜檢測(cè)解決方案。其中業(yè)內(nèi)的漏涂漏噴檢測(cè)技術(shù)可檢測(cè)CCS漏涂(基膜面PVDF漏涂;部分產(chǎn)品的CCS上PVDF漏涂),還可以檢測(cè)單噴、單涂單噴、單涂雙噴、雙涂雙噴產(chǎn)品的單/雙面-整幅漏噴、局部漏噴、局部少噴等缺陷。
極片檢測(cè)
在極片檢測(cè)方面,凌云光通過(guò)多項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)的加持,解決了材料特殊、成像不佳等帶來(lái)的極片檢測(cè)中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)。實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)成像,不同缺陷、同時(shí)檢測(cè)。
鋰電池極片的缺陷多是3D形態(tài),帶有高度或者或深度信息。然而目前常規(guī)的處理方法僅能得到缺陷的二維圖像,對(duì)缺陷的檢出和分類都非常不利。
技術(shù)加持 助力行業(yè)
凌云光的鋰電池檢測(cè)解決方案已陸續(xù)應(yīng)用到電池廠商客戶中,而這些解決方案的完成離不開(kāi)我們的“金剛鉆”,也就是一項(xiàng)項(xiàng)技術(shù)。
自主研發(fā)底層算法VisionWARE
相對(duì)于常見(jiàn)的商業(yè)算法和開(kāi)源OpenCV等底層算法的軟件開(kāi)發(fā),行業(yè)定制的底層算法處理效率提升50%以上,處理耗時(shí)大大降低。以16K×1K的單色圖像為例,VisionWARE的處理耗時(shí)只有OpenCV的1/4。
常規(guī)特征+AI分類
在精準(zhǔn)成像的前提下,常規(guī)方法主要根據(jù)缺陷大小、面積、對(duì)比度等分類,精確度不高。根據(jù)不同工藝缺陷有不同形態(tài)的特點(diǎn),AI分類能根據(jù)形態(tài)分辨不同工藝導(dǎo)致的外觀問(wèn)題(漏箔、褶皺、開(kāi)裂、氣泡、極耳粘料、凝膠團(tuán)聚、暗/亮痕等等),進(jìn)行質(zhì)量追溯,幫助工藝改進(jìn)。
智能交互系統(tǒng)
軟件系統(tǒng)與企業(yè)自有MES聯(lián)動(dòng)時(shí),可自動(dòng)運(yùn)行,無(wú)需人工操作;軟件系統(tǒng)還可與數(shù)據(jù)中心、終端存儲(chǔ)交互,實(shí)現(xiàn)滿足企業(yè)缺陷信息保存年限要求,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可追溯可溯源。
凌云光創(chuàng)新的鋰電池檢測(cè)解決方案,助力企業(yè)提質(zhì)增效,改善工藝,提升整體生產(chǎn)效率、減少原材料浪費(fèi),全面提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
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