用AI为锂电池安全生产提速,软江图灵制定智能锂电质检方案
作者：软江图灵锂电池，是支撑智能手机、新能源汽车快速发展的重要零部件。在锂电池生产制造过程中，严苛的质量检验是确保锂电行业高质量发展的核心基础。
得益于政策扶持与全球能源发展趋势，锂电行业正处于高速发展时期。锂电生产企业在制造工艺、技术、品类上不断突破创新，以制造出效益更高的产品抢占市场，满足市场需求。近日，工信部、国家发改委、商务部发布关于印发《轻工业稳增长工作方案（2023—2024年）》的通知。《方案》强调，大力发展高安全性锂离子电池等电池产品，扩大在新能源汽车、储能、通信等领域应用。扩产的同时，市场对产品质量也提出了更高的要求，尤其是电池安全对人员、车辆安全都至关重要。正因如此，基于机器视觉技术的智能检测，凭借高效、智能的优势，被广泛运用在了锂电生产的多个工段，为电池品质管控保驾护航。
机器视觉技术具有极高的检测效率、检测精度和超强稳定性，结合AI所具有的“智能化”特性，可大大提高检测效率、提升产品质量、节省成本。机器视觉正在成为锂电池生产装配中的标配，作为锂电行业数字化转型的驱动力，改变锂电池的生产方式，提高生产力。
作为专业的人工智能企业，软江图灵依托自主研发的AI智慧锂电质检解决方案平台，针对锂电行业的隔膜、涂布、辊压、分切、模切、卷绕、叠片等各工序段质检场景推出尺寸检测、对齐度检测、外观缺陷检测、位置归正和纠偏闭环控制等5大机器视觉应用系列解决方案，质检环节层层把关，杜绝质量死角，解决质检环节人工成本高、检测难度大、良品率不稳定等问题，有效提高产品品质和产能，确保产品良率。
多维视觉方案设计，精准识别缺陷
基于自主研发的多维视觉成像技术、深度视觉技术等核心技术，生成多光源频闪控制、多角度人眼仿真、多通道图像分析、多光谱成像设计的超高速光学成像与采集系统，可最大程度还原采集图像的真实性，实现物体细节精准成像，缺陷检出率更高，缺陷分类更准确，保证产品质量的一致性。
自主研发底层算法，兼顾检测速度和精度
采用创新的经典机器学习算法和深度学习算法交织的混合算法模型架构，支持小样本学习、自学习和自主迭代，快速生成可稳定应用的算法检测模型，同时灵活选用硬件加速运算，从而提供超高速应用场景实时计算所需算力，有效解决了传统视觉检测精度和速度无法兼顾的问题，使得缺陷检测精度更高、速度更快、分类更准确，满足更严苛的项目生产节拍要求。数百台设备实际上线稳定运行实绩，验证了其稳定性可靠性。自主设计的底层算法模型架构，可根据项目实际需求，从最底层算法实现优化效果，满足不同项目的检测速度和检测精度要求。
自主研发分布式软件架构，项目设计更灵活
依托软江图灵自主研发的人工智能算法平台、大数据平台、机器视觉平台、工业质检平台和可视化平台，让系统搭建更灵活，丰富齐全的功能模块，图形化编程，操作更简单，可适应不同应用场景，项目开发、调试周期更短。分布式软件架构设计，可以根据项目需求灵活增加和扩展计算能力，为客户提供更优的检测精度。
成熟的质检技术，让锂电产线无忧
通过与许多工业企业的深度合作与积累，软江图灵利用机器视觉技术在个产品产线上进行工业质检并逐渐完善质检架构设计，形成了标准化的质检视觉方案。此外，方案可根据客户具体产线问题的调整，进行具体视觉方案优化，最终帮助快速完成产线上量生产，这种丰富的质检经验应用在锂电质检工序中，能实现产能有效提升。
随着国内外相继推进新动能转换，构建“双碳”高质量发展新格局的展开，锂电制造将迎来“多快好”的下半场，在保障质检安全升级的同时，满足市场需求。软江图灵将与锂电行业继续共同发展，将机器视觉能力进一步赋能到锂电生产过程中，为新能源锂电行业安全、高效、高质量发展保驾护航。
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