新能源电池智能制造解决方案
随着新能源汽车市场的爆发式增长,作为核心部件的动力电池产能也在经受考验,动力电池的产线智能化与品控要求日益提升,行业面临人力成本高、产品检测速率低等难题,导致整体产能受限,在产品质检环节,存在肉眼无法测量的产品缺陷种类,成像复杂且缺陷细小等问题,依靠传统的质检方式无法有效达到大规模、高精度的量化检测,使得生产效率受阻。

客户面临的问题

Problems

细微缺陷种类多,成像难

需对铝壳电池的六面、顶点、R角的瑕疵点进行精准识别,同个物件不同角度,背景也会跟随变化,增加检测难度,电池表面金属材料反光且各角度光效不一致,成像难度大。

系统集成度复杂,协同难度大

动力电池生产工序繁多,每个环节都需要“层层把关”存在流水线工序自动接驳难度大,缺陷品漏检、问题难溯源等风险

检测精度与准确率要求高

缺陷形态丰富、轮廓不明显,存在不同缺陷类型极其相似的情况,需精准区分,检出个位像素级别的极小缺陷。

检测速率与稳定性要求高

动力电池对于安全性能要求严苛,检测过程存在缺陷品漏检、误判、运转速率要求高等挑战,对算法的鲁棒性及可靠性提出挑战。

方案介绍

PRODUCT ADVANTAGES

运用机器视觉、数字图像分析和自动化技术,为动力电池提供全流程智能化质检服务。采用包括 2D、3D 相机,工业光源等技术采集瑕疵图像,构建基于深度学习的缺陷模型库,快速学习各类瑕疵的缺陷特征,生成符合需求的AI检测算法,实现对电池外观缺陷精准识别,可稳定检测0.1mm以上的不良,实现产品全流程实时监控与质量检测,有效提高生产工艺及生产效率。

方案咨询
核心优势
PRODUCT DETAILS
高精度视觉算法
01
融合多种自研AI算法技术,针对不同缺陷进行精准检测,可检测划痕、斑点、凹坑、缺损、色差等40+项缺陷种类,漏检率0%,过杀率≤2%,大幅提高检测效率和准确度。
精准定位缺陷类型
02
通过深度学习网络进行性能优化,兼容了不同背景的干扰样本,最终能快速精准的获得缺陷的位置及其类别标签,分类准确率≥98%,保证了检出精度。
自动化程度高
03
整个检测过程,无需人工干预,实现电池六个面、四个顶点、八个R角的外观检测,在保证检测质量的同时,减少人力资源的浪费。
灵活机械设计
04
通过7个自动化环形回流形式,在上下料与检测过程中对电池自动进行定位抓取,降低取放、搬运中存在的风险,单日便可实现对气缸夹爪、托盘、相机光源进行快速换型。
降本增效
05
全称实现自动化操作,过程100%可追溯,大幅度减少人工干预,降低人员成本的基础上还能提升良品率,辅助优化工艺。
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