隨著新能源車需求的持續(xù)增長(zhǎng)，鋰電池在新能源汽車行業(yè)的應(yīng)用前景廣闊。目前鋰電池包括硬殼和軟包電池，硬殼則可分為圓柱電池和方形電池。其中方形電池憑借其充放電倍率、循環(huán)壽命、安全性等方面的優(yōu)勢(shì)，成為一種主流的電池封裝應(yīng)用。

方形電池工藝鏈

鋰電池工藝鏈分為前、中、后三段，以方形電池為例，其工藝鏈中存在大量的質(zhì)檢需求，傳統(tǒng)視覺檢測(cè)可滿足各工藝環(huán)節(jié)的定位和糾偏應(yīng)用。

       而在極片、焊縫、絕緣隔膜等需要檢測(cè)表面缺陷的工序中，傳統(tǒng)視覺檢測(cè)的精度受缺陷形態(tài)影響，通過針對(duì)性調(diào)參后，易消耗過多的內(nèi)部資源，效果可能仍無法達(dá)到預(yù)期。因此，對(duì)鋰電行業(yè)內(nèi)的缺陷檢測(cè)引入深度學(xué)習(xí)算法，使用一定量缺陷樣本來訓(xùn)練生成AI模型，讓AI來判斷缺陷和位置，可達(dá)到較不不檢測(cè)效果。

海康機(jī)器人VM算法開發(fā)平臺(tái)

       VM算法開發(fā)平臺(tái)作為?？?/a>機(jī)器人與多家企業(yè)合作，基于VM算法開發(fā)平臺(tái)，構(gòu)建持續(xù)、高效、開放的生態(tài)合作圈。今天我們就為大家分享四則合作伙伴運(yùn)用VM圖像分割完成的缺陷檢測(cè)案例。

       在工藝前段的極片預(yù)分切工序中，會(huì)將寬度較長(zhǎng)的極片卷按需求分切成多卷窄條極片，同時(shí)需要對(duì)極片正反面（陰陽(yáng)極）進(jìn)行缺陷檢測(cè)，缺陷類型包括掉料、破損、折痕、劃痕、凹坑等。