【應用案例】電池包藍膜后外觀缺陷檢測

鋰電池包藍膜后外觀缺陷檢測

2.

檢測項目

1）包膜表面形成直徑大于2mm的氣泡；

2）長度大于2mm的褶皺、劃痕；

3）包膜邊緣不平整/裂紋/臟污/膜破。

4.

檢測結果

1）華漢偉業使用2.5D的成像技術，通過輸入形狀圖像、漫反射圖像、灰度圖像，做多圖像的卷積運算，抽取其共性特征。AI中的分割模塊，可以對缺陷區域自動重采樣，提升小缺陷關注度，實現對細小缺陷的精確檢測。通過2.5D+AI可以很好地解決微小氣泡的缺陷和纖維劃痕。

2）掃描速度300mm/s,檢測時間2.5S,檢測出氣泡的直徑精確度可達0.06mm,漏檢率為零，過殺率<1%，其檢測節拍優于生產節拍，突破了因檢測能力不足無法進一步增產的瓶頸。

                                 （效果圖展示）

<section powered-by="xiumi.us" style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box; color: rgb(34, 34, 34); font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, " helvetica="" neue",="" "pingfang="" sc",="" "hiragino="" sans="" gb",="" "microsoft="" yahei="" ui",="" yahei",="" arial,="" sans-serif;="" letter-spacing:="" 0.544px;="" background-color:="" rgb(255,="" 255,="" 255);="" overflow-wrap:="" break-word="" !important;"="">

項目總結

華漢偉業針對于高精度大工件測量與缺陷檢測，采用2D/2.5D/3D/+AI的視覺檢測方法，自研的AI核心算法功能支持源代碼的編程，小樣本的學習，可識別不規則物體缺陷，AI檢測可以解決傳統之間的方式空間，降低產品的誤判率，支持連代碼的開發模式，融合2D、2.5D、3D圖像，支持小樣本的學習，當產線處于市場狀態的時候，可以通過極少數樣品訓練就可以達到產線跑量的狀態。

華漢偉業——從成立之初就深耕鋰電行業，目前已經有了數十年的行業沉淀，擁有自研的核心算法MVDevelope平臺，可以對標國外的一流算法庫，基于自研核心算法，開發了擁有自主知識產權的2D/3D/AI視覺軟件，同時也提供標準的視覺零部件及完整的行業解決方案，目前3D/AI視覺軟件已經在3C電子、新能源領域得到了批量應用。