基于动力电池对产品质量要求的不断提升，以及对容错率容忍度的不断下降，锂电机器视觉厂家也迎来新一轮的机遇及挑战。

12月21-23日，2021高工锂电年会在深圳前海华侨城JW万豪酒店隆重举行，此次年会主题为“新周期 大时代”。

在智造专场（二），新视智科研发总监张孟发表了题为“全栈机器视觉与锂电工艺结合”的主题演讲。

张孟表示，当前锂电行业处于高速发展阶段，作为机器视觉解决方案提供商，新视智科思考的是，如何帮助电池企业进一步提高锂电产品质量，降低锂电生产成本。

机器视觉基本覆盖了锂电生产全制程，主要实现外观缺陷检测、对齐度检测、纠偏闭环控制、尺寸检测、位置归正、3D视觉检测等核心功能。

新视智科的方向是，通过光学成像、算法处理、软件架构等三方面的持续创新，帮助锂电生产提升质量、提高效率和降低成本。

张孟指出，在此过程中，新视智科实现了4大机器视觉关键技术的创新与突破：

1、多维视觉技术。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。

该技术可实现一次拍摄即可获取所有的缺陷，节省空间及成本。同时，延长LED使用寿命，降低后期维护成本，实现高速成像和增加景深。

2、高速图像处理技术。相机通过高速总线接入智能控制器。控制器内置FPGA芯片，基于FPGA硬件并行处理能力，将视觉检测关键算法硬化加速， 相比CPU计算模式，极大减少了算法处理时间，同时也降低了数据传输到CPU延时，能够支持更高的系统速度以及更大的数据 处理能力。

3、深度视觉技术。新视智科专为工业缺陷检测设计轻量级的检测网络模型，采用多尺度特征融合的方式及注意力机制，提高模型检测的准确性；采用解耦合的检测head，优化分类和框预测；采用更为优化的正负样本标签分配策略，提高检测模型的精度。

采用组合模型设计理念，多层级抽象特征融合，模型具有更好的泛化能力。同时采用迁移学习技术， 基于现有类型样本数据去解决新类型样本及小样本问题。

4、多核异构计算平台。公司自主研发多核异构计算平台，打造出由EyePro机器视觉平台、EyeAI深度学习平台、EyeData数据管理与分析平台、以及EyeCloud工业质检云等组合而成的标准化功能模块。

满足多场景算法、大数据分析、分布式架构等需求，从感知、认知到辅助，帮助客户全面提升决策能力。

目前，新视智科将机器视觉与锂电工艺相结合，提供全栈锂电视觉检测解决方案。主要涵盖隔膜及电芯制造两大板块。

在隔膜环节，新视智科可提供干法单拉/双拉工艺的流延基膜质量检测，以及隔膜分切工序的隔膜外观瑕疵检测。

在电芯制造环节，新视智科视觉检测方案基本覆盖了涂布、辊压、分切、激光模切、卷绕/叠片以及出库电芯外观检测等全部工序段。

值得一提的是，新视智科自主研发的切叠一体机CCD视觉检测系统，可实现多工位视觉检测，优势明显。

该系统全方位的涵盖瑕疵检测、尺寸测量、位置归正、对齐度检测等检测需求，切片检测速度300ppm，叠片检测速度0.5s，不影响切叠一体机设备原有生产节拍，满足切叠一体机设备的高产能高速检测需求。同时，辅助切叠一体机设备的稳定运行，随时触发纠偏等，保证产品切叠的精度和一致性。

目前，该系统已在多个客户项目上成功应用，稳定性、可靠性得到实际验证。此外，新视智科还提供快速部署服务，上线调试周期短，设计灵活，多工位的视觉检测应用，为客户在简化检测工序、节省人力、售后维护等方面大幅节省成本。

据了解，目前新视智科已与80%的主流锂电设备厂商有实质性合作，并成功应用到头部动力电池供应链。

张孟表示，新视智科是由中兴新集团投资控股，专注于机器视觉底层算法的设计与研发的创新驱动型人工智能企业。凭借在AI工业机器视觉领域的深厚积累，公司将积极探索AI智能、大数据、云计算与产线的融合升级，重新定义工业视觉的未来。