AI賦能鋰電缺陷檢測！海康機器人深度學習算法展現超群智慧

        隨著新能源車需求的持續增長，鋰電池在新能源汽車行業的應用前景廣闊。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、循環壽命、安全性等方面的優勢，成為一種主流的電池封裝應用。

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檢需求，傳統視覺檢測可滿足各工藝環節的定位和糾偏應用。

       而在極片、焊縫、絕緣隔膜等需要檢測表面缺陷的工序中，傳統視覺檢測的精度受缺陷形態影響，通過針對性調參后，易消耗過多的內部資源，效果可能仍無法達到預期。因此，對鋰電行業內的缺陷檢測引入深度學習算法，使用一定量缺陷樣本來訓練生成AI模型，讓AI來判斷缺陷和位置，可達到較不不檢測效果。

海康機器人VM算法開發平臺

       VM算法開發平臺作為海康機器人的核心智能產品，不僅包含了定位、測量、處理等傳統視覺模塊，更集成圖像分割、字符訓練、圖像分類、目標檢測、圖像檢索、實例分割以及異常檢測等AI算法模塊，可使用VisionTrain對需要用到的AI模塊進行學習訓練。此外，海康機器人與多家企業合作，基于VM算法開發平臺，構建持續、高效、開放的生態合作圈。今天我們就為大家分享四則合作伙伴運用VM圖像分割完成的缺陷檢測案例。

       在工藝前段的極片預分切工序中，會將寬度較長的極片卷按需求分切成多卷窄條極片，同時需要對極片正反面（陰陽極）進行缺陷檢測，缺陷類型包括掉料、破損、折痕、劃痕、凹坑等。