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机器视觉全栈式趋势渐显 AI赋能锂电产线智造变革

高工锂电 来源:高工锂电 2023-06-27 09:34 次阅读

人工智能时代来临,锻造锂电产业全生命周期智能化能力,成为企业降本增效、提升竞争力的新手段。

锂电池的生产制造过程来看,电池材料、电芯及PACK封装等各个环节产生中产生的毛刺、划痕、露箔、气泡、褶皱、暗斑、亮斑、掉料等缺陷,都将严重影响锂电池产品的性能和品质。电池企业更加苛求产线工艺的检测精度、检测速度、图像传输、缺陷分析等。

锂电产业大规模制造背景下,推进机器视觉技术智能化迭代,使电池质量管控再上新台阶,成为锂电池企业走向大规模智能制造必然要求,也是锂电池生产企业解决质量和效率问题,实现从ppm到ppb升级的必然选择。

基于此,具有核心竞争力并能一站式响应锂电智能改造的机器视觉企业,将爆发巨大的发展机遇。

顺应锂电产业发展趋势,经过持续的技术创新和产业验证,华汉伟业正式发布了iSense AI智能视觉检测平台。

该平台是华汉伟业围绕工业AI技术能力矩阵,基于深度学习系统开发的一款端到端全流程AI工业质检平台。基于“1+N+X=∞”的系统平台构建,iSense AI智能视觉检测平台可为锂电池生产全过程提供精准、高效、智能化的检测服务。

通过多个模态与多应用场景的配套组合,经由华汉伟业底层算法逻辑迭代,可以在不同行业中形成过万种视觉系统部署方案,从而为各企业的机器视觉检测提供深度、定制化的服务。

通过打造锂电池生产过程全栈式/一站式的智能机器视觉解决方案,华汉伟业iSense AI也将极大提升相关企业的生产效率和质量管控能力,赋能锂电池全生命周智能改造。

机器视觉智能化演变

在终端产业“高精尖”的发展要求下,机器视觉的智能化诉求越加明显。

锂电产业作为万亿级赛道,大规模交付下的智能制造变革,其严苛的品质要求更是支撑了机器视觉智能化的演变逻辑。

华汉伟业赋能锂电产业智能化转型,在机器视觉上已不断迭代其底层算法逻辑和深度学习网络

此次,华汉伟业正式发布了iSense AI智能视觉检测平台,正是契合锂电产业品质苛求从PPM级别到PPB级别转变下,基于其在视觉算法领域的独特优势,解决锂电生产机器视觉终端的多个痛点。

在前沿AI技术探索上,华汉伟业iSense AI智能视觉检测平台从多角度图像、明暗场序列号图像、多光谱光度立体图像、RGB-D多模态数据、相位偏折图像构建成像技术,适应不同检测需求,并对划痕、破损、褶皱等问题进行精准溯源。

在实际的工业验证场景中,华汉伟业沉淀了高精度的算法模型,在丰富产品功能的同时,对机器视觉检测模型可进行快速迭代。

例如,通过智能缺陷区域采样,iSense AI对于超高分辨率分割算法,可以瞄准缺陷区域目标,从而提升缺陷特征的抽取能力;在OCR内置预训练字库,内置通用模型,实现准确率达99.9%以上;在3D异常检测中,基于点云正常样本数据,完成异常缺陷的检测和识别,可实现细微缺陷的精准分析。

在此基础上,华汉伟业全新一代iSense AI智能视觉检测平台构筑了五大核心优势,促进工业质检升维。

①持续学习:基于深度学习特性,根据新数据,学习新的产品形态,降低灾难性遗忘。

②产线快速部署换型:支持一键迁移学习,实现多型号、多类型工件的快速换型部署;视觉方案原型验证,缩短视觉项目集成及部署的时间周期。

③带噪学习:提升高噪音比下的学习鲁棒性;异常数据自动纠正和剔除。

④自动缺陷样本生成:缺陷样本生成,满足小样本学习需求。增强样本的丰富性,降低数据的长尾效应。

⑤更低样本依赖:需要样本<200张,检测准确率>99%;无监督学习,只需要良品,满足异常检测需求;超分辨率图像,非均匀一致性采样。

构建机器视觉全栈式解决方案

响应锂电大规模制造诉求,在锂电生产全链路中锻造更强的品质交付能力,机器视觉检测所起的作用日益凸显。

从过去的工艺经验来看,由于电池制造每个工序的工艺需求不同,检测类型也有区别,对于视觉检测企业而言,不仅要有光学成像、算法处理、软件架构的技术底蕴,还要求对不同工序段工艺有深刻理解。

华汉伟业此前已经完成制片、电芯、模组/PACK全工序视觉检测覆盖。在新一代推出的iSense AI智能视觉检测系统上,通过系统化的平台构建,在全工序基础上进一步升维形成全栈式/一站式视觉检测解决方案。

华汉伟业iSense AI智能视觉检测平台,基于深度学习,通过打造跨产品型态模型,可实现端到端全流程AI工业质检。

相比于传统视觉检测在不同工序进行工业问题检测、溯源,华汉伟业iSense AI智能视觉检测系统可一站式完成不同电池生产环节的视觉检测服务。

iSense AI智能视觉检测系统打造的“1+N+X=∞”全场景适配能力,即一个平台,N个模态,X个应用场景。在多模态领域,华汉伟业可形成2D+AI,2D+3D+AI,3D+AI等不同的搭配组合,适配不同的细分场景,形成高效、精准的智能检测服务体系。

依靠“1+N+X”多模态特质与底层算法形成合力,iSense AI智能视觉检测系统已形成20000+的视觉系统部署方案,对包括锂电、半导体、3C等不同行业的缺陷检测问题提供深度定制化的解决方案。

锂电池的生产制造是华汉伟业iSense AI智能视觉检测平台的试金石,规模交付下的品质诉求,对工业质检平台提出极限的效率要求。

但iSense AI的野心远不止于此。产业智能化变革演进下,由智能化所驱动的产业链深度融合已经成为生态链、价值链的赋能。

中国科学院院士欧阳明高公开表示,中国拥有世界最大的动力电池产业,但发展至今,面临着一系列的挑战,例如增速放缓、利润率降低、产品迭代加快等等。对此,解决方案在于基于大模型实现电池全生命周期智能化。

从iSense AI系统本身,以智能化改造为矛,已经构建起了环境、产品、设备的流程闭环。iSense AI系统从锂电池全生产环节,所构建起的数据流通闭环,不仅使得质检调整的反应速度、缺陷检查效率、人效大幅提升,也在生产过程中促进上下游的高度协同,成为电池全生命周期智能改造的关键一环。

在行业不断的升维竞争中,赋能锂电生产全栈式/一站式智能改造,华汉伟业也将迸发更大的经济效益。






审核编辑:刘清

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原文标题:机器视觉“全栈式”趋势渐显 AI赋能锂电产线智造变革

文章出处:【微信号:weixin-gg-lb,微信公众号:高工锂电】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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