凌雲光：機器視覺+AI創新助力鋰電「智」造

近日，由高工機器人、高工機器人產業研究所(GGII)主辦的2023機器視覺技術與應用高峰會在深圳隆重舉行。凌雲光發表了《創新視覺解決方案點亮智慧製造》的主題演講，並榮獲「2023機器視覺產業鏈TOP30」獎項。

凌雲光解決方案總監姚明儒介紹道，「TWh」時代智慧製造的需求是生產智慧化、偵測智慧化、管理智慧化;工業視覺領域的世界級難題是缺陷檢出不穩定、「省人」策略不明顯、數據價值難以體現;「TWh」時代動力電池智造對視覺檢測提出更精準、更可靠、更聰明的新要求。透過運用大數據和雲端運算技術，未來工業生產將實現數據化、知識化和智慧化，這將大大提升生產和品質管理水準。

市場持續向好，TWh時代智慧製造新需求

#近年來，在全球淨零碳排目標的驅動下，道路交通領域加速電動轉型，電動車動力電池正從GWh製造邁向TWh時代智慧製造。在產業新周期下，動力電池企業提出了更高的要求：

• 高速生產：以方形電池為例，生產速度要求朝向40PPM邁進;

• 控製成本：生產成本要降低42%;

• 精實管理：生產效率要提升50%;

• 品質要求：缺陷率從ppm等級降低到 ppb等級。

這些要求正是動力電池智慧製造的核心所在，產業發展迅速，呼喚智慧製造賦能加速。

凌雲光：機器視覺輔助鋰電智能製造

#「2000年，凌雲光與上海印鈔廠合作開發了能在線進行人民幣大張凹印品質檢測的系統，從而開啟了機器視覺研發之路。」。在二十餘年的發展過程中，凌雲光不斷加大研發投入，逐步累積了演算法平台、GMQM品質管理系統等技術能力，並先後獲得一項國家技術發明一等獎和兩項國家科學技術進步二等獎。面對鋰電產業智慧製造新需求，凌雲光用自己的實力提交出一份「機器視覺AI」的解決方案，用更精、更準、更穩、更智的方法解決工業視覺領域缺陷檢出不穩定、「省人」策略不明顯、數據價值難體現的難題，助力鋰電智能製造。

更精：精準成像

品質偵測的前提是視覺系統要把各種缺陷拍出來。凌雲光視覺偵測系統擁有高精準度的缺陷辨識能力，能夠精確拍攝針孔、亮點等微小缺陷，偵測精度可達0.05*0.05mm，並能100%辨識。創新的雙面漏噴能辨識技術，可同時辨識單雙面漏噴缺陷。在立體成像方面，以2.5D系統拍出3D資訊的缺陷照片，可辨識出褶皺、鼓包、凹坑等缺陷，分類準確率高於99%。在高度振動的環境下，成像精準無懼抖動，測試振動幅度及頻率後透過抗震模擬設計及驗證得到最佳安裝點位方案，在模切、捲繞、焊接、電芯外觀檢測等高度振動環境下檢測精度能保證在0.02-0.05mm。

更準：缺陷辨識

#科學的測量是品質管理的保障。分類準確率由成像效果和深度學習共同決定。為保障品質管理的科學性，凌雲光研發出一系列基於AI的智慧偵測及分類技術，這些技術能夠實現缺陷的檢出、智慧分類、幹擾分類以及過檢抑制等功能，並能夠準確地評估分類準確率，為品質管理提供了有力的保障。

更穩：穩定可靠

#全表徵成像系統需要配合高速嵌入式邊緣運算處理平台才能發揮優勢，凌雲光高速嵌入式邊緣運算處理平台利用平行流水運算與深度學習傳統演算法融合運算，實現了超過2GB/s的影像吞吐量，相當於4台傳統工控機的吞吐量，以低成本投入獲得高算力回報。

此外，凌雲光從實現了影像擷取到影像處理全流程核心元件實現了國產化，包括CMOS晶片、相機、鏡頭、處理器、闆卡、光源等，還可針對各類應用場景進行快速客製化開發，並能確保穩定的供應鏈體系。

同時，凌雲光儲備自研演算法框架VisionWARE，並持續進行更新優化，能夠根據實際應用場景選擇所需模組或自訂開發，實現效率的提升。

更智：質量AI賦能

凌雲光機器視覺品質體系，利用大數據和雲端運算技術，實現工業生產的資料化、知識化和智慧化，提高生產和品質管理水準。透過建立人眼視覺模型，品質標準機能夠在人類主觀定性標準的基礎上為設備制定科學有效的品質標準。使用GMQM品質管理系統，能夠在全產線範圍內輕鬆實現一鍵統一的標準，並協同不同產線的品質標準。 GMQM即時品質監控與分析系統，可應用於視覺檢測和品質檢測，提供產品品質保證、品質管理、品質改善和最佳化品質成本。

機器視覺 AI，協助工業人工智慧真正落地

#自2012年以來，以深度學習為主的人工智慧技術在工業應用場景得到了廣泛應用與再創新，面對鋰電行業智能製造新需求，凌雲光全方位助力新能源行業智能製造發展，相關全自主智慧財產權的視覺系統產品已廣泛應用於鋰電產業上下游產線。

2023機器視覺產業鏈TOP30

#會上，「2023機器視覺產業鏈TOP30」正式揭曉，凌雲光憑藉著在機器視覺產業的先進技術實力和顯著市場影響力榮登榜。

面對鋰電產業的新變化、新需求，凌雲光將以紮實的技術實力深入挖掘鋰電機器視覺領域客戶需求以創新的產品和解決方案助力客戶實現零投訴目標，助力機器視覺與智慧製造產業柔性升級!

以上是凌雲光：機器視覺+AI創新助力鋰電「智」造的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！