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深圳市志奋领科技有限公司

高精度定位、深度学习、精密测量、避障安全

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明治传感器解决方案 | 聚焦智能新能源,AI超级平台让制造无忧
发布时间:2021-11-02        浏览次数:3564        返回列表

为达成碳达峰、碳中和的目标,能源转型首当其冲,然而,随着新能源车辆的需求呈指数模式暴增,电池的产量要求压力非常大,行业普遍面临人力流失严重、人力成本高昂、生产速率远超人工质检等困境,实现自动化生产效率跃升迫在眉睫。

机器视觉顺势在工业生产中成为实力派企业的选择, 常用于遍布整个生产环节的四类业务应用:目标检测、语义分割、工业字符提取、物品分类等。

 

明治深度学习meiji AIV智能制造解决方案,通过综合定制光学系统、机器人控制系统、深度学习算法等能力,可快速迭代缺陷检测模型,实现全流程物料ID追溯,无编程模型部署和全工艺段检测。

今天小明来给大家分享两个深度学习方案在电池质检中的应用案例。

01 新型电池外观缺陷检测

某新能源车头部品牌的一条实验产线负责生产一种新型汽车电池(对外供货)。电池所用的电池外壳在生产过程中因某些原因(包括来料质量不合格、某道工序引入损伤等)可能出现不同程度的外观缺陷。客户目前主要通过人工在各主要工序后对外壳进行质检。在产能受限、产线良率不高的困扰下,他们希望引入自动化检测设备替代人工。

  

客户主要需求

1、需要检测电池外壳外观中出现的色差、气泡、脏污、划痕、凹陷、突起等缺陷,进行OK/NG二分类。

2、单个样品检测CT < 1min,关键缺陷无漏检,过检率控制在1%。

3、需要能够适配不同电池型号的不同尺寸,并且对外壳各个面均要检测到。

 

 需求实现难点

1、汽车电池外壳尺寸大,最长可达960mm,将近一米。

2、检测精度高,且同时涉及2d和3d量测需求,如划痕宽度和深度的检测精度为1µm级。

3、良品自身也存在大量的轻微划伤、刮伤,表面起伏不平整,为检测和区分出严重划痕、凹陷等缺陷带来干扰。

 

明治解决方案

整体机构设计与ViMo AI视觉检测软硬一体化方案

打光方式

检测图像成像

 项目价值反馈

① 帮助客户建立了自动化设备严格、稳定、统一的电池外壳质检标准,克服人工质检的不一致性和高成本,提高了产线良率。

② 为产线替换15名质检人员,节省人力成本近百万/年。

02电芯极片切叠一体机配套

 

在锂电池生产过程中,极片裁切及极片叠片是两个非常重要的生产工序,需要采用相对应的裁切及叠片设备完成该加工工序。现有技术存在自动化程度低、生产效率低下、人工成本高、劳动强度高、容易损伤极片等技术缺陷,严重限制了设备进一步向前发展和推广应用。

有鉴于此,客户希望在电芯极片切叠一体机内配套深度学习解决方案。

 

客户主要需求

1、极片上、下表面缺陷识别和分类

2、检测极片、极耳的外长、外宽

3、工艺尺寸精度:±0.1mm

4、系统CT:0.23s

明治解决方案

1、定制线扫+面阵多相机打光方案

2、4相机坐标系融合标定

3、全自动上下料、检测、裁切一体化整机设备

检测图像成像

项目价值反馈

 

1、解决15+项缺陷全检

2、检测准确率达到99%+

3、提高整体生产效率2倍

4、替代4+人力需求

 

 助力中国智造,加速企业智能转型

 相比人工目检和传统视觉,机器视觉具有高精度、高准确度、高重复性、高效率、综合成本低等显著优点。不仅是新能源制造产业链在积极引入机器视觉解决方案,更广泛的工业领域也在积极寻求借助该技术实现数字化升级、柔性制造的变革。未来,工业机器视觉将是驱动未来工业数字化、智能化的重要动能。

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