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【原创】【高工年会】新视智科机器视觉关键技术4大突破
新视智科| 机器视觉 文章来源自:高工锂电网
2021-12-31 17:06:44 阅读:27369
摘要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。

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。

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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。

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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。

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