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AI賦能鋰電缺陷檢測！?？禉C器人深度學(xué)習算法展現超群智慧

        隨著(zhù)新能源車(chē)需求的持續增長(cháng)，鋰電池在新能源汽車(chē)行業(yè)的應用前景廣闊。目前鋰電池包括硬殼和軟包電池，硬殼則可分為圓柱電池和方形電池。其中方形電池憑借其充放電倍率、循環(huán)壽命、安全性等方面的優(yōu)勢，成為一種主流的電池封裝應用。

動(dòng)力電池單體封裝.png

方形電池工藝鏈

鋰電池工藝鏈分為前、中、后三段，以方形電池為例，其工藝鏈中存在大量的質(zhì)檢需求，傳統視覺(jué)檢測可滿(mǎn)足各工藝環(huán)節的定位和糾偏應用。

方形電池工藝鏈.png

       而在極片、焊縫、絕緣隔膜等需要檢測表面缺陷的工序中，傳統視覺(jué)檢測的精度受缺陷形態(tài)影響，通過(guò)針對性調參后，易消耗過(guò)多的內部資源，效果可能仍無(wú)法達到預期。因此，對鋰電行業(yè)內的缺陷檢測引入深度學(xué)習算法，使用一定量缺陷樣本來(lái)訓練生成AI模型，讓AI來(lái)判斷缺陷和位置，可達到較不不檢測效果。

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?？禉C器人VM算法開(kāi)發(fā)平臺.png

       VM算法開(kāi)發(fā)平臺作為極片缺陷檢測.png

極片缺陷檢測

       在工藝前段的極片預分切工序中，會(huì )將寬度較長(cháng)的極片卷按需求分切成多卷窄條極片，同時(shí)需要對極片正反面（陰陽(yáng)極）進(jìn)行缺陷檢測，缺陷類(lèi)型包括掉料、破損、折痕、劃痕、凹坑等。

缺陷類(lèi)型.png

挑戰

部分劃痕與極片灰度值相近，輪廓不明顯；缺陷形態(tài)豐富，同時(shí)需準確完成多分類(lèi)任務(wù)；耗時(shí)要求嚴格。


方案

對豐富缺陷形態(tài)的檢出是深度學(xué)習的應用方向，而針對耗時(shí)與分類(lèi)準確率，通過(guò)VM內部算法性能上的優(yōu)化，使多分類(lèi)任務(wù)的耗時(shí)大幅下降，同時(shí)保證了檢出精度。

VM界面局部檢出效果.png

VM界面局部檢出效果


頂蓋焊接缺陷檢測.png

頂蓋焊接缺陷檢測

  

在工藝中段的頂蓋焊接環(huán)節中，需檢測方形電池殼體周?chē)募す夂赣?，如是否存在虛焊、漏焊、斷焊、爆點(diǎn)等缺陷，以評估焊接質(zhì)量。

頂蓋焊接環(huán)節.png

挑戰

       不同的缺陷需要做準確分類(lèi)；同個(gè)物件有三個(gè)檢測區，背景會(huì )不斷變化；部分缺陷受大面積的背景特征干擾。例如下圖中的爆點(diǎn)特征，上半部分紅色框內為需要檢出的爆點(diǎn)，與而下半部分的焊印與爆點(diǎn)極其相似，需準確區分。

缺陷區干擾區.png

方案

     采用面陣相機配合步進(jìn)的方式進(jìn)行檢測，通過(guò)深度學(xué)習算法，兼容了不同背景的樣本，對于相似缺陷，在標注上賦予忽略以加大采樣，最終能快速精準的獲得缺陷的位置及其類(lèi)別標簽。

VM界面局部檢出效果.png

VM界面局部檢出效果


密封釘焊接 缺陷檢測.png

密封釘焊接 缺陷檢測

在工藝后段的密封釘焊接環(huán)節中，會(huì )出現焊點(diǎn)、炸焊、漏焊、焊偏的情況，人工目檢效率不高，傳統調參難以滿(mǎn)足檢出需求。需要檢測的區域包括：焊縫區，密封釘內圈以及清洗區。

密封釘焊接環(huán)節.png

挑戰

缺陷形態(tài)豐富，難以界定其形態(tài)邊緣；檢測區移動(dòng)頻繁，缺陷位置具有隨機性；部分小缺陷混雜于焊灰或清洗圈中，需準確識別。

方案

通過(guò)?？禉C器人深度學(xué)習算法，不僅克服了難點(diǎn)，準確定位缺陷的位置，且在做產(chǎn)線(xiàn)復制時(shí)，AI模型可快速兼容使用，促使項目落地。

VM界面局部檢出效果.png

VM界面局部檢出效果

絕緣藍膜缺陷檢測.png

絕緣藍膜缺陷檢測

鋰電池的藍膜表面會(huì )出現不同程度的破損，因此在包裝過(guò)程中需一道工序進(jìn)行缺陷檢測，由于藍膜整體較長(cháng)，檢出精度要求高，一般使用4K或8K線(xiàn)陣相機采圖，像素長(cháng)度大于20000，屬于超大分辨率樣本。

挑戰

需檢出個(gè)位像素級別的小缺陷；缺陷與正常的灰塵、凸起反光征基本一致；超大分辨率樣本，對耗時(shí)與顯存占用提出挑戰。

方案

針對超大分辨率下的小缺陷樣本，通過(guò)內部對深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行性能優(yōu)化；外部二次降采樣，或裁剪外部背景區域的方法，在去除無(wú)效背景區干擾的同時(shí)，進(jìn)一步提升檢測精度，降低顯存占用和預測耗時(shí)。

VM界面局部檢出效果.png

VM界面局部檢出效果

      通過(guò)深度學(xué)習算法讓機器擁有“辨別”能力，結合傳統算法使預測結果更具交互性。?？禉C器人VM算法開(kāi)發(fā)平臺/SC智能相機系列，搭配VisionTrain深度學(xué)習訓練平臺，多種深度學(xué)習訓練模式供您靈活使用，助您快速掌握AI能力。

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