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產(chan) 業(ye) 新周期下，動力電池正在向“極限製造"邁進，想要實現以極限效率、極限品質、極限成本為(wei) 核心的極限製造，整個(ge) 行業(ye) 需要導入新思路、新角色，從(cong) 而推動動力電池智能製造的落地。
鋰電池生產(chan) 工藝複雜，流程多，不同工序需要不同裝備。機器視覺檢測係統作為(wei) 裝備的“眼睛"與(yu) “大腦"，在整個(ge) 生產(chan) 過程中起著至關(guan) 重要的作用。作為(wei) 國內(nei) 較早進入機器視覺領域的企業(ye) 之一，淩雲(yun) 光二十餘(yu) 年在印刷、新型顯示、PCB、消費電子等領域積累了豐(feng) 富的經驗和技術。在此基礎上，麵對TWh時代的新變化，淩雲(yun) 光深入挖掘鋰電機器視覺領域客戶需求，加快步伐，不斷構築自身競爭(zheng) “護城河"。
技術優(you) 勢
核心器件自主能力強
從(cong) 圖像采集到圖像處理全流程，核心器件全自研，包括CMOS芯片、相機、鏡頭、處理器、板卡、光源等，實現國產(chan) 化，並可針對各類應用場景，進行快速定製化開發，並能保證穩定的供應鏈體(ti) 係。
AI技術加持
針對鋰電池檢測需求的AI技術具備三大優(you) 勢：
小樣本學習(xi) 能力：能夠利用少量圖像樣本，基於(yu) 遷移學習(xi) 、蒸餾技術，實現小樣本的訓練和推理，快速實現穩定檢測和準確分類；
模型自迭代：對新增樣本、錯分樣本迭代學習(xi) ，達到很好的表現效果；
遷移學習(xi) ：針對新材料、新產(chan) 線，將已存在的模型應用於(yu) 新的任務，避免冷啟動，實現快速適應。
機器視覺底層核心算法自主程度高
儲(chu) 備自研算法庫，並持續進行更新優(you) 化，不斷進行積累和學習(xi) 。能夠根據實際應用場景，選擇所需模塊或定製開發，實現效率的提升。
就視覺檢測係統而言，成像、算能、平台、整機係統等均會(hui) 影響檢測結果，當某台設備中一些因素發生變化，或者多台設備中一些因素不一致，都會(hui) 導致檢測結果的不一致。針對上述各個(ge) 因素，淩雲(yun) 光通過一係列的設計規範與(yu) 監控模塊，保障檢測結果的一致性。
在這些優(you) 勢技術的加持下，淩雲(yun) 光可配置視覺係統在鋰電池生產(chan) 全工序都有廣泛的應用。原材料中，滿足隔膜、鋁塑膜、銅鋁箔檢測需求；前段工序中，極片預塗、塗布檢測，極片輥壓分切檢測、極片激光切檢測；中段工序中，疊片卷繞檢測；後段工序中，裸電芯、包mylar、超聲焊、頂蓋預焊、頂蓋周邊焊、插釘機、密封釘焊接質量檢測以及電芯成品外觀檢測等。
未來，隨著機器視覺加速滲透鋰電領域，淩雲(yun) 光將以更加貼近客戶需求的產(chan) 品和解決(jue) 方案幫助客戶降本增效，助力行業(ye) 智造升級！
