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。