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11月28日-30日，由中國化學(xué)與物理電源行業(yè)協(xié)會,、電池中國網(wǎng)主辦的第八屆動力電池應(yīng)用國際峰會（CBIS2023）在上海盛大舉辦,。此次峰會主題為“服務(wù)·合作·共贏——擁抱‘新全球化’大時代”，來自國內(nèi)外的產(chǎn)業(yè)鏈多個領(lǐng)域的眾多專家,、業(yè)界代表等齊聚一堂,，共話動力/儲能電池“新全球化”發(fā)展。

峰會現(xiàn)場

在29日下午的“數(shù)智賦能新能源電池產(chǎn)業(yè)”專場主題論壇上,，凌云光技術(shù)股份有限公司銷售總監(jiān)陳瑤發(fā)表題為《賦能極限智造,，布局行業(yè)未來》的主題演講，同與會嘉賓分享了對“TWh”時代智能制造新要求的理解以及凌云光推出的以機器視覺+AI為核心的產(chǎn)品及解決方案,。

凌云光銷售總監(jiān) 陳瑤《賦能極限智造,，布局行業(yè)未來》

縱觀機器視覺在線質(zhì)檢應(yīng)用現(xiàn)狀，機器視覺在線質(zhì)檢的應(yīng)用場景越來越豐富,，但仍面臨缺陷流出風(fēng)險高,、省人效果不明顯、數(shù)據(jù)價值難體現(xiàn)等困難,，原因就在于成像系統(tǒng)設(shè)計不規(guī)范,、生產(chǎn)管理不規(guī)范以及服務(wù)不規(guī)范。

追求極限制造的鋰電池行業(yè),，需要生產(chǎn)智能化,、檢測智能化、管理智能化,，那視覺檢測必須更精準(zhǔn),、更可靠、更智能,。結(jié)合過往二十余年深耕機器視覺的經(jīng)驗,，凌云光給出了自己的答案。

在線質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)化鋰電極片落地實踐

成像系統(tǒng)：高低動態(tài)成像,，精準(zhǔn)檢測虛邊

真正好用的視覺檢測方案,，需要在充分研究檢測對象的基礎(chǔ)上進行成像系統(tǒng)設(shè)計,。

以鋰電池極片為例，高反,、低反差異大,，對光譜響應(yīng)靈敏度不同。傳統(tǒng)的檢測方案為了同時完成極片涂布區(qū)和留白區(qū)的檢測需要增加新工位,，硬件成本增加,，系統(tǒng)也更復(fù)雜。凌云光創(chuàng)新推出高低動態(tài)成像方案,，實現(xiàn)虛邊缺陷的精準(zhǔn)抓取和測量,，有效提升效率，單點可靠性提升50%,。

虛邊檢測

同時,，針對氣泡、褶皺等成像不明顯的缺陷,，凌云光通過緊湊型設(shè)計，用成像方案完整地呈現(xiàn)缺陷形態(tài),，實現(xiàn)缺陷準(zhǔn)確分類分級,。

算法系統(tǒng)：三步分流為GPU“減負(fù)”

傳統(tǒng)的在線質(zhì)檢過程一般先通過CPU完成定位測量，再通過GPU完成外觀檢測及缺陷分類,，這就導(dǎo)致GPU負(fù)載過重,，再加上深度學(xué)習(xí)的需求，GPU更加“不堪重負(fù)”,。

凌云光則通過三步分流充分利用原有采集卡的算力,，顯著降低對顯卡的依賴，為GPU減負(fù),。

三步分流：將簡單卷積,、流式計算放到自研相機的采集卡中做處理——將邏輯計算和簡單的特征計算放到CPU中處理——將缺陷的分類、分級放到GPU中做處理,。

系統(tǒng)模塊化：高易用,，低成本

隨著客戶對產(chǎn)品品質(zhì)要求的提升以及出海大環(huán)境下人力成本的飛升，設(shè)備的易用性變得尤為重要,。

基于此,，我們將檢測設(shè)備進行了規(guī)范化設(shè)計和模塊化設(shè)計。通過相機頭件和光源的一體化設(shè)計實現(xiàn)即插即用,，顯著改善成像系統(tǒng)一致性,，降低維護成本。

明星產(chǎn)品有靈魂

鋰電池方形外觀檢測裝備

——小巧強悍,，放心選擇

鋰電池方形外觀檢測裝備對鋁殼電芯、包膜后的電芯進行全面的質(zhì)量檢測和缺陷剔除,。

在成像系統(tǒng)方面,，針對方形電池常見的藍膜檢測，凌云光推出自研2.5D成像系統(tǒng),，通過分時頻閃多次成像,，精準(zhǔn)識別藍膜下異物和氣泡，對缺陷產(chǎn)品排出復(fù)檢,，防患于未然,。

此外，通過優(yōu)化自動化部件,、光學(xué)檢測部件等內(nèi)部結(jié)構(gòu),，方形外觀檢測裝備一改常見的“一字型”路線，創(chuàng)新使用環(huán)形檢測路徑,，成功將整機占地面積“瘦身”至不到7平米,。

未來，凌云光希望為行業(yè)搭建整套的質(zhì)量體系,，從端側(cè)獲取到更多視覺的質(zhì)量數(shù)據(jù),，讓質(zhì)量基準(zhǔn)更標(biāo)準(zhǔn)化、一致化,；在邊端做模型的統(tǒng)一及缺陷學(xué)習(xí)的持續(xù)統(tǒng)一分發(fā)（比如產(chǎn)線上某一臺涂布機的缺陷一經(jīng)發(fā)現(xiàn),，其他涂布機都可以從服務(wù)器中獲取統(tǒng)一模型。）,；最后在云端架構(gòu)整個質(zhì)量分析和決策系統(tǒng),。實現(xiàn)端,、邊、云整體協(xié)同,，讓工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)化,、工業(yè)化、智能化,。