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鋰電池視覺檢測,0漏檢,缺陷識別率>99% 維視智造為您提供專業解決方案

維視智造官微 ? 來源:維視智造官微 ? 作者:維視智造官微 ? 2023-01-18 09:32 ? 次閱讀

導語:機器視覺檢測已在鋰電池生產的各個環節中,為產品產量與質量提供可靠保障。維視智造作為鋰電池視覺檢測系統提供商,為企業提供專業、系統、穩定的鋰電行業解決方案,可保證0漏檢,確保安全生產,全面提升生產效率。

一、鋰電行業瘋狂上產能持續加速中挑戰與機遇并存

2022年是中國鋰電產業鏈走向全球的關鍵年,中國企業首次以產業鏈形式走向全球市場,迎接歷史性發展機遇。

2022年12月21日,工信部發布1-10月全國鋰離子電池行業運行情況。根據行業規范公告企業信息及研究機構測算,1-10月全國鋰離子電池總產量超過580GWh,動力電池裝車量約224GWh,鋰離子電池產品出口同比增長87%。

業內人士表示,目前鋰離子電池產業仍處于擴張階段。預計未來十年全球新能源汽車產業仍將高速發展,復合增長率超過20%,將帶動鋰離子電池產業持續高增長。

中國鋰電行業現已進入高度產業化、規模化發展時期。鋰電池生產工藝較長,生產設備龐雜,專用性強,而當前已邁入國際化競爭的鋰電行業,在生產發展中,也迎來新的挑戰:

· 市場需求升級,規模化擴產成本高

鋰電池尤其是動力電池市場規模擴大的同時,對缺陷率的要求卻從ppm級別提升至ppb級,同時上游材料成本的“卡脖子”,倒逼鋰電生產企業需要加大智能轉型降本

· 產品安全對生產提出更嚴苛要求

因為材料、結構和使用的特殊性,鋰電池的生產較一般產品安全要求更高。而鋰電池產品類型多樣,且多達四五十道工序的生產環節,人工操作往往難以大幅降低產品質量風險

· 設備視覺系統對人機作業能力要求高

鋰電池產線所使用的自動化設備種類多,往往來自多家設備商,搭載的視覺系統一般是滿足其特定需求而開發,因此每臺設備呈現給工作人員的界面和運算邏輯均不相同,造成了設備難以同步快速投產,同時使用門檻極高

· 設備穩定性及智能化程度仍難達成柔性擴產

鋰電行業新工藝變革速度不斷加快,更新周期也在同步壓縮,生產設備需要具有更高的智能化程度和穩定性,才能無懼需求變化,幫助企業占領市場先機。而當前國內鋰電池生產商的制造工藝和設備水平參差不齊,柔性生產能力仍待提升

二、維視智造鋰電池視覺檢測系統提供商


針對以上痛點,基于在3C行業、醫藥行業及光伏行業等多年積累的機器視覺技術沉淀,結合多年視覺部件和視覺系統研發經驗,維視對于材質特殊、設備生產速度快、生產容錯率極低的鋰電行業可實現快速的經驗復制,縮短項目落地周期;針對鋰電視覺檢測應用需求較高的來料定位、尺寸測量、焊接類外觀檢測等,維視的通用智能視覺開發平臺VisionBank AI上針對性、成熟的算法模塊與前沿的深度學習技術,可低成本解決絕大部分難點視覺問題。

目前維視鋰電行業解決方案已深入覆蓋極片制造和電芯制造工藝段,以專業光學成像技術及AI算法能力,快、準、穩地賦能鋰電行業客戶產線智能化轉型,達到真正的降本增效,為企業帶來了四大收益:

· 三重檢測保障 提升產品一致性

VisionBank AI 優秀的全棧算法能力和低門檻操作界面,幫助鋰電企業在多個工序完成來料質檢+智能引導+生產后檢測的三重保障,全面快速檢出各類產品質量問題,及時歸類不良品,可保證0漏檢,缺陷檢出率≥99.5%

· 提高生產效率,保證產品交付

維視方案深入鋰電核心工序,高效匹配生產節拍,輕量化部署,幫助企業提升至少40%的生產效率,拉升全線產能

· 降低生產成本,提升生產柔性

維視方案可為鋰電生產中多個工位實現智能升級,最大可比人工質檢提效30倍;同時VisionBank AI 的小樣本訓練、無訓練模式、深度學習前沿算法和智能迭代功能等,可為企業大幅降低未來換產難度

· 優化生產工藝,邁向智能工廠

根據不同的生產環境和工藝細節,維視提供靈活的視覺檢測解決方案,從視覺部件到系統算法,整合調優,實時數據反饋,將人機協同價值最大化,幫助企業打造真正的智能生產

三、維視智造機器視覺質檢深入覆蓋鋰電池生產核心工藝段

機器視覺的廣泛使用是鋰電池企業走向大規模智能制造必然要求,也是鋰電池生產企業解決質量和效率問題實現從ppm到ppb升級的必然選擇。維視智造鋰電行業解決方案可賦能鋰電企業核心生產工段,既做好品質管控又能降低人工成本,實現提質降本增效。

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隔膜涂布視覺檢測

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極片分切全流程視覺檢測

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圓柱電池電芯裝配線視覺檢測

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電芯卷繞視覺檢測

未來,維視智造將通過機器視覺+AI人工智能讓鋰電智能制造的“眼睛”更明亮、“頭腦”更聰明、“手腳”更靈巧,更好地服務鋰電行業客戶實現零投訴,助力工業人工智能真正落地,奠定鋰電行業工業元宇宙時代的基礎。


審核編輯 黃宇

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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