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应用案例|软包电池外观缺陷检测—2.5D与AI的深度融合

应用案例|软包电池外观缺陷检测—2.5D与AI的深度融合

      新能源汽车作为国家节能减排的国家战略,不仅是乘用车,还有各类型工程用车都有电动化趋势,因此各大车企纷纷推出新能源汽车,作为新能源汽车,动力电池是其不可缺少的一个重要组成部分。

      软包锂电池作为新一代储能电源,性能优越、应用广泛,其产能快速增长,其使用的铝塑膜外壳材料质地较软,易受损伤,在生产过程中容易产生一些外观缺陷,一些较大的缺陷容易对电池的安全性构成了严重的威胁,可能会引起电池内部电解质外泄,甚至引发火灾等安全事故。因此,相应的外观检测技术水平直接决定着电池产品的品质。

      作为一家工业视觉零部件和解决方案的提供商,华汉伟业针对检测过程中存在的难点,采用动态高像素工业相机和高清工业镜头,置于多个工位中,选配照明系统进行多角度打光,配合自主研发的视觉软件系统,对软包电池进行全方位的瑕疵检测,并自动分拣出外观不合格的产品。

检测难点

      软包动力电池外观检测缺陷检测过程中,存在的挑战如,电池颜色不一,银色铝塑膜可能存在反光,黑色表面吸光严重,缺陷样本不足等。

检测项目

      软包电池表面的异物、划痕、压痕、极耳不良、污染、腐蚀、凹点、极耳烧伤、喷码不良等。

解决方案

1)软件:华汉AIDI Suite 深度学习智能检测系统;

2)硬件:2.5D线阵相机 +2.5D专用LED光源。

检测结果

1)专业定制化方案,可同时实现稳定检测和可视化,通过1次拍摄,能生成符合用途的多张图像,2.5D图像还可以提取高度变化的部分,稳定识别,操作简单,效率高;

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2)基于AI+视觉技术,融合了2.5D图像、小样本学习等技术,能够实现工件亚毫米尺寸测量以及缺陷的精确检测,大幅度提高工件出厂的优良率。

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      动力电池的检测直接关系到了新能源汽车的性能与安全,华汉伟业柔性化定制的解决方案,能够有效识别工件的外观缺陷,解决行业当中常规人工检测手段检测效率低、漏检率高的问题,能大幅度提高生产效率,更好地控制生产质量,节约大量的检测劳动力与人力成本。同时,也提高了软包电池安全性,避免不良品在市面上流通,造成后期售后问题等。

      而且,公司拥有自研底层算法平台,可根据项目实际需求,从最底层算法实现优化效果,满足项目速度和精度的要求。2D/3D/AI全方位综合集成的机器视觉系统解决方案,实现对工件进行视觉引导、二维码识别、字符识别、条形码识别、产品定位、缺陷检测及分类、多图像流图像协调处理等功能。

      软件系统操作简单,普通员工一次培训后即可掌握;部署上线周期短,能尽快完成调试;目前拥有100+人以上的交付团队,并有多个项目的实际成熟部署经验,可以满足苛刻的项目时间要求,为保障产品稳定可靠,提供7*24h售后服务。

审核编辑(
王静
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