在碳達(dá)峰、碳中和的全球大背景下,，新能源電池作為綠色產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，有著前所未有的發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)質(zhì)量安全問題也面臨嚴(yán)峻考驗(yàn),，其生產(chǎn)全工藝段嚴(yán)格的質(zhì)量檢測和管理十分必要,。

在大會“AI賦能的計(jì)算成像與智能檢測”分論壇上，凌云光秦慶旺博士做了《視覺+AI助力鋰電極片工藝質(zhì)量升級》的精彩分享,。他表示：在鋰電極片涂布及輥分工藝段,，還存在箔材、涂布區(qū)高低反射率材料高動(dòng)態(tài)成像,、微米級極片毛刺動(dòng)態(tài)成像等難題,，以及缺陷精確分類分級、海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)精確檢測帶來的挑戰(zhàn),。為此,，凌云光積極投入研發(fā)資源，在極片工藝質(zhì)量檢測領(lǐng)域取得一系列創(chuàng)新實(shí)踐解決方案,。

面對鋰電行業(yè)極限制造不斷提升的工藝要求,，凌云光通過單相機(jī)光源同步頻閃分時(shí)曝光技術(shù)，成功解決高動(dòng)態(tài)范圍成像難題,，實(shí)現(xiàn)虛邊缺陷的精準(zhǔn)抓取和測量,，并能對氣泡、暗痕,、褶皺等缺陷清晰成像,。同時(shí)，通過光學(xué)自動(dòng)追焦控制技術(shù),，解決微米級高速高分辨大景深成像難題,，實(shí)現(xiàn)毛刺缺陷在線檢測。

目前凌云光建立的擁有500W樣本工業(yè)專用數(shù)據(jù)集,， 有60+工業(yè)級缺陷智能AI檢測算法加持,，在NG 缺陷樣品有限、少量訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集的情況下,，能實(shí)現(xiàn)像素級的檢測精度,；適應(yīng)弱缺陷/相似缺陷，78種缺陷類型分類準(zhǔn)確率>99.7%,。逐步實(shí)現(xiàn)人眼檢測與工業(yè)視覺標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一,，建立了科學(xué)的度量標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量管理體系。

基于凌云光自研一體式異構(gòu)嵌入式處理平臺實(shí)現(xiàn)10Gbps帶寬數(shù)據(jù)的采集,、傳輸和AI算法實(shí)時(shí)處理,，在120m/min的高速產(chǎn)線上仍能實(shí)現(xiàn)像素精度0.05mm的高精度檢測，經(jīng)客戶驗(yàn)證取得了良好效果,。

未來,，凌云光還將充分發(fā)揮公司20多年來在先進(jìn)光學(xué)成像,、智能制造領(lǐng)域的研發(fā)積累，逐步完善鋰電生產(chǎn)全工藝段質(zhì)量檢測與管理解決方案,，滿足鋰電行業(yè)極限制造的嚴(yán)苛要求,。

據(jù)了解，此次工業(yè)視覺大會是一次增強(qiáng)研產(chǎn)深度交流與合作的行業(yè)盛會,，CCF會士,、中國工程院院士王耀南，CCF計(jì)算機(jī)視覺專委會副主任,、上?？萍即髮W(xué)副教務(wù)長虞晶怡等重磅嘉賓與會并做精彩分享。