AI深度学习电池外壳检测
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AI深度学习电池外壳检测

施努卡苏州智能装备有限公司 2021-03-18 9134 0


在生产锂电池的时候,由于涂布机或辊压机的一些原因,会出现一些露箔、亮斑、掉料、暗斑等缺陷,这些都会影响电池的使用时间,最重要的是这些缺陷可能导致爆炸,影响使用安全。

电池行业对这些缺陷的检测都用传统的人工检测来处理,不过由于人员的主观性,还有检测效率低,会出现漏检,导致不合格的产品进入市场,这样后果很严重,所以采用机器视觉和数字图像来对产品进行自动化的缺陷检测,是非常有必要的,随着国内视器的发展,应用的场景也越来越多,以前传统的机器视觉检测不能满足,所以基于深度学习的视觉检测,是未来的趋势。

基于深度学习的机器视觉检测技术,目前已经应用于电池检测并成为一大趋势。

事实上,因为锂电池行业缺陷类别复杂多变,传统机器视觉算法很难定义缺陷。而深度学习的技术对不规则不定位置的目标检测能力较强,对于复杂图片的检测能力也较强,可以将复杂的缺陷类别细分出来。深度学习融合了人工视觉检测的灵活性与计算机系统的高可靠性、一致性和时效性等优点,越来越多的先进制造企业正在转向深度学习方案,以解决其复杂的自动化挑战。

施努卡推出新一代锂电池外观全检线

圆柱锂电池全检线.jpg

产品检测功能如下:

可以检测产品的长度,孔径还有是否变形,对于锂电池的外观划痕斑点检测准确率高,产品通过视觉控制平台,多相机并行、高速图像采集,实时图像处理,2D&3D复合设计,通过自动化控制技术,高速理料、自动分料、高速剔除,最重要的是设备有AI智能深度学习,可以兼容多种产品规格。


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