机器视觉控制器(锂电机器视觉技术升维“样本”)

Posted 2023-05-29

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新视智科|机器视觉文章来源自：高工锂电网

2022-06-23 09:35:00 阅读：1710

进入2022年之后，锂电产业迎来集成化、高速化、强算力、智造化发展，泛网联、高速算法协同、整线管理加强，推动产业全面进入数字经济时代。

同时，以终端市场需求为驱动，倒逼锂电产品技术向降本、提效、高速生产、设备自我管理方向发展。由此衍生的变化是，一体化设备将得到大量应用，设备自我管理、预警、纠正、数据分析能力增强，单线产能规模化跃升，设备规格、效率提升，设备稳定性提升，核心元件国产化等等。

6月15日，第十五届高工锂电产业峰会在常州茅山国际会议中心举行。产业链企业领袖、高层及行业人士围绕“协同上下游共筑新生态”进行深度探讨，参会规模超1300人。

在智造赋能质造专场，新视智科新能源行业总监俞立斌做题为“机器视觉关键技术创新助力TWH时代生产效率提升”主题演讲。

在上述趋势下，机器视觉厂商可以做什么？

俞立斌表示，锂电设备应用两大诉求是依托机器视觉来实现，一是品质检测，二是辅助管理。品质检测主要是针对各个工序段的缺陷检测、极片尺寸测量；辅助管理重在通过定位纠偏检测、对齐度检测、位置归正、自动上料、自动换型等，协同企业做设备效率的提升。

作为视觉检测解决方案提供商，新视智科的核心技术能力表现在，以深度视觉技术、多维视觉技术为关键技术，打造软硬件技术模块化平台，通过核心技术及平台通用化向产品和技术深入演进。具体表现为：

1、成像精准化。新视智科自研多维视觉成像技术，面向多光谱、多角度多通道频闪控制，结合明暗场及独创图像合成提取技术，实现物体精准识别。

2、设备一体联动化。灵活模块组合，独立开发自有电器自动化设备，一体化设计适应产品需求。

3、工业软件模块化。建立工业软件EyePro、EyeAI、EyeData、EyeCloud多模块设计，适应各类应用场景。

4、混模算法协同化。底层算法技术创新，深度学习算法与经典算法交织的核心技术建模，结合AI通用硬件芯片FPGA/AI SOC/GPU 加速运算。

5、数据增值网联化。终端智能化，提升算力，设备间数据共享（质检），降低端侧成本。依托AIOT，分布式架构和大数据自主云化共享。

在关键技术上，新视智科利用FPGA纳秒级时序控制能力，高精度的控制相机曝光时间和光源点亮时间，在极短的周期内完成各种照明模式下的多通道、多光谱图像成像和采集，实现对细小瑕疵的捕捉。该技术支持单光源双闪，多光源频闪等多种控制模式，适应更多瑕疵检测场景。

通过传统机器视觉技术与深度学习结合，实现检测速度和精度融合，实现产品缺陷数据的快速分析，提升产品良率。

同时，新视智科也在基于智能线扫相机、机器视觉控制器、智能图像采集卡、智能相机等多部件技术融合，以提升产线生产效率。

俞立斌介绍，新视智科将机器视觉与锂电工艺相结合，提供锂电视觉检测解决方案，主要涵盖隔膜及电池制造两大板块。

在隔膜缺陷检测系统方面，公司可实现50μm精度下最高线速可达300m/min，远超工艺要求。

在锂电池制造板块，新视智科可提供涂布、辊压、分切、五金模切/激光切、叠片/卷绕、入壳焊接、PACK等环节全栈式视觉检测方案。

新视智科的思路是，通过工业生产质量检测全数字化管理，实现智能设备由点到线的全线跟踪，基于Smart AOI结合锂电生产流程，建立大数据管理中心，并逐步实现行业数字化智能管理标杆工厂。