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機器視覺全棧式趨勢漸顯 AI賦能鋰電產線智造變革

高工鋰電 ? 來源:高工鋰電 ? 2023-06-27 09:34 ? 次閱讀

人工智能時代來臨,鍛造鋰電產業全生命周期智能化能力,成為企業降本增效、提升競爭力的新手段。

鋰電池的生產制造過程來看,電池材料、電芯及PACK封裝等各個環節產生中產生的毛刺、劃痕、露箔、氣泡、褶皺、暗斑、亮斑、掉料等缺陷,都將嚴重影響鋰電池產品的性能和品質。電池企業更加苛求產線工藝的檢測精度、檢測速度、圖像傳輸、缺陷分析等。

鋰電產業大規模制造背景下,推進機器視覺技術智能化迭代,使電池質量管控再上新臺階,成為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。

基于此,具有核心競爭力并能一站式響應鋰電智能改造的機器視覺企業,將爆發巨大的發展機遇。

順應鋰電產業發展趨勢,經過持續的技術創新和產業驗證,華漢偉業正式發布了iSense AI智能視覺檢測平臺。

該平臺是華漢偉業圍繞工業AI技術能力矩陣,基于深度學習系統開發的一款端到端全流程AI工業質檢平臺。基于“1+N+X=∞”的系統平臺構建,iSense AI智能視覺檢測平臺可為鋰電池生產全過程提供精準、高效、智能化的檢測服務。

通過多個模態與多應用場景的配套組合,經由華漢偉業底層算法邏輯迭代,可以在不同行業中形成過萬種視覺系統部署方案,從而為各企業的機器視覺檢測提供深度、定制化的服務。

通過打造鋰電池生產過程全棧式/一站式的智能機器視覺解決方案,華漢偉業iSense AI也將極大提升相關企業的生產效率和質量管控能力,賦能鋰電池全生命周智能改造。

機器視覺智能化演變

在終端產業“高精尖”的發展要求下,機器視覺的智能化訴求越加明顯。

鋰電產業作為萬億級賽道,大規模交付下的智能制造變革,其嚴苛的品質要求更是支撐了機器視覺智能化的演變邏輯。

華漢偉業賦能鋰電產業智能化轉型,在機器視覺上已不斷迭代其底層算法邏輯和深度學習網絡。

此次,華漢偉業正式發布了iSense AI智能視覺檢測平臺,正是契合鋰電產業品質苛求從PPM級別到PPB級別轉變下,基于其在視覺算法領域的獨特優勢,解決鋰電生產機器視覺終端的多個痛點。

在前沿AI技術探索上,華漢偉業iSense AI智能視覺檢測平臺從多角度圖像、明暗場序列號圖像、多光譜光度立體圖像、RGB-D多模態數據、相位偏折圖像構建成像技術,適應不同檢測需求,并對劃痕、破損、褶皺等問題進行精準溯源。

在實際的工業驗證場景中,華漢偉業沉淀了高精度的算法模型,在豐富產品功能的同時,對機器視覺檢測模型可進行快速迭代。

例如,通過智能缺陷區域采樣,iSense AI對于超高分辨率分割算法,可以瞄準缺陷區域目標,從而提升缺陷特征的抽取能力;在OCR內置預訓練字庫,內置通用模型,實現準確率達99.9%以上;在3D異常檢測中,基于點云正常樣本數據,完成異常缺陷的檢測和識別,可實現細微缺陷的精準分析。

在此基礎上,華漢偉業全新一代iSense AI智能視覺檢測平臺構筑了五大核心優勢,促進工業質檢升維。

①持續學習:基于深度學習特性,根據新數據,學習新的產品形態,降低災難性遺忘。

②產線快速部署換型:支持一鍵遷移學習,實現多型號、多類型工件的快速換型部署;視覺方案原型驗證,縮短視覺項目集成及部署的時間周期。

③帶噪學習:提升高噪音比下的學習魯棒性;異常數據自動糾正和剔除。

④自動缺陷樣本生成:缺陷樣本生成,滿足小樣本學習需求。增強樣本的豐富性,降低數據的長尾效應。

⑤更低樣本依賴:需要樣本<200張,檢測準確率>99%;無監督學習,只需要良品,滿足異常檢測需求;超分辨率圖像,非均勻一致性采樣。

構建機器視覺全棧式解決方案

響應鋰電大規模制造訴求,在鋰電生產全鏈路中鍛造更強的品質交付能力,機器視覺檢測所起的作用日益凸顯。

從過去的工藝經驗來看,由于電池制造每個工序的工藝需求不同,檢測類型也有區別,對于視覺檢測企業而言,不僅要有光學成像、算法處理、軟件架構的技術底蘊,還要求對不同工序段工藝有深刻理解。

華漢偉業此前已經完成制片、電芯、模組/PACK全工序視覺檢測覆蓋。在新一代推出的iSense AI智能視覺檢測系統上,通過系統化的平臺構建,在全工序基礎上進一步升維形成全棧式/一站式視覺檢測解決方案。

華漢偉業iSense AI智能視覺檢測平臺,基于深度學習,通過打造跨產品型態模型,可實現端到端全流程AI工業質檢。

相比于傳統視覺檢測在不同工序進行工業問題檢測、溯源,華漢偉業iSense AI智能視覺檢測系統可一站式完成不同電池生產環節的視覺檢測服務。

iSense AI智能視覺檢測系統打造的“1+N+X=∞”全場景適配能力,即一個平臺,N個模態,X個應用場景。在多模態領域,華漢偉業可形成2D+AI,2D+3D+AI,3D+AI等不同的搭配組合,適配不同的細分場景,形成高效、精準的智能檢測服務體系。

依靠“1+N+X”多模態特質與底層算法形成合力,iSense AI智能視覺檢測系統已形成20000+的視覺系統部署方案,對包括鋰電、半導體、3C等不同行業的缺陷檢測問題提供深度定制化的解決方案。

鋰電池的生產制造是華漢偉業iSense AI智能視覺檢測平臺的試金石,規模交付下的品質訴求,對工業質檢平臺提出極限的效率要求。

但iSense AI的野心遠不止于此。產業智能化變革演進下,由智能化所驅動的產業鏈深度融合已經成為生態鏈、價值鏈的賦能。

中國科學院院士歐陽明高公開表示,中國擁有世界最大的動力電池產業,但發展至今,面臨著一系列的挑戰,例如增速放緩、利潤率降低、產品迭代加快等等。對此,解決方案在于基于大模型實現電池全生命周期智能化。

從iSense AI系統本身,以智能化改造為矛,已經構建起了環境、產品、設備的流程閉環。iSense AI系統從鋰電池全生產環節,所構建起的數據流通閉環,不僅使得質檢調整的反應速度、缺陷檢查效率、人效大幅提升,也在生產過程中促進上下游的高度協同,成為電池全生命周期智能改造的關鍵一環。

在行業不斷的升維競爭中,賦能鋰電生產全棧式/一站式智能改造,華漢偉業也將迸發更大的經濟效益。






審核編輯:劉清

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原文標題:機器視覺“全棧式”趨勢漸顯 AI賦能鋰電產線智造變革

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