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產(chǎn)業(yè)新周期下，動力電池正在向“極限制造"邁進，想要實現(xiàn)以極限效率、極限品質(zhì)、極限成本為核心的極限制造，整個行業(yè)需要導入新思路、新角色，從而推動動力電池智能制造的落地。
鋰電池生產(chǎn)工藝復雜，流程多，不同工序需要不同裝備。機器視覺檢測系統(tǒng)作為裝備的“眼睛"與“大腦"，在整個生產(chǎn)過程中起著至關(guān)重要的作用。作為國內(nèi)較早進入機器視覺領(lǐng)域的企業(yè)之一，凌云光二十余年在印刷、新型顯示、PCB、消費電子等領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗和技術(shù)。在此基礎上，面對TWh時代的新變化，凌云光深入挖掘鋰電機器視覺領(lǐng)域客戶需求，加快步伐，不斷構(gòu)筑自身競爭“護城河"。
技術(shù)優(yōu)勢
核心器件自主能力強
從圖像采集到圖像處理全流程，核心器件全自研，包括CMOS芯片、相機、鏡頭、處理器、板卡、光源等，實現(xiàn)國產(chǎn)化，并可針對各類應用場景，進行快速定制化開發(fā)，并能保證穩(wěn)定的供應鏈體系。
AI技術(shù)加持
針對鋰電池檢測需求的AI技術(shù)具備三大優(yōu)勢：
小樣本學習能力：能夠利用少量圖像樣本，基于遷移學習、蒸餾技術(shù)，實現(xiàn)小樣本的訓練和推理，快速實現(xiàn)穩(wěn)定檢測和準確分類；
模型自迭代：對新增樣本、錯分樣本迭代學習，達到很好的表現(xiàn)效果；
遷移學習：針對新材料、新產(chǎn)線，將已存在的模型應用于新的任務，避免冷啟動，實現(xiàn)快速適應。
機器視覺底層核心算法自主程度高
儲備自研算法庫，并持續(xù)進行更新優(yōu)化，不斷進行積累和學習。能夠根據(jù)實際應用場景，選擇所需模塊或定制開發(fā)，實現(xiàn)效率的提升。
就視覺檢測系統(tǒng)而言，成像、算能、平臺、整機系統(tǒng)等均會影響檢測結(jié)果，當某臺設備中一些因素發(fā)生變化，或者多臺設備中一些因素不一致，都會導致檢測結(jié)果的不一致。針對上述各個因素，凌云光通過一系列的設計規(guī)范與監(jiān)控模塊，保障檢測結(jié)果的一致性。
在這些優(yōu)勢技術(shù)的加持下，凌云光可配置視覺系統(tǒng)在鋰電池生產(chǎn)全工序都有廣泛的應用。原材料中，滿足隔膜、鋁塑膜、銅鋁箔檢測需求；前段工序中，極片預涂、涂布檢測，極片輥壓分切檢測、極片激光切檢測；中段工序中，疊片卷繞檢測；后段工序中，裸電芯、包mylar、超聲焊、頂蓋預焊、頂蓋周邊焊、插釘機、密封釘焊接質(zhì)量檢測以及電芯成品外觀檢測等。
未來，隨著機器視覺加速滲透鋰電領(lǐng)域，凌云光將以更加貼近客戶需求的產(chǎn)品和解決方案幫助客戶降本增效，助力行業(yè)智造升級！
