均普智能动力电池模组装置线
“近两年，锂电行业高歌年夜进，不仅产能快速扩展，对产线良率的哀求也越来越高，这给机器视觉的广泛运用带来肥沃的土壤。”据科创板上市公司均普智能（股票代码:688306）总经理解时来表示，由于拥有大量新能源汽车行业的客户，公司正自主研发机器视觉智能检测与人机交互软件，与视觉检测模块进行数据通讯，运用在新能源、汽车等产线测试环节中，可实现采集并识别锂电、汽车电子零部件等智能化妆配生产环节中的关键毛病信息。自主研发机器视觉技能除了可以降本增效，最紧张的是助力汽车等行业制造丈量和毛病检测精度和可靠性的提升，赋能产线数字化及智能化生产。
机器视觉的技能核心在于图像识别和信息处理，可以广泛运用在工业制造、农业、交通等多行业的智能化过程中。
相对付人眼，机器视觉在检测效率、精度、事情韶光等方面均存在显著上风。均普智能机器视觉工程师何川博士先容，仅以检测效率一项为例，其自主研发的机器视觉智能检测与人机交互技能，运用于新能源汽车、智能汽车等领域自动化生产线检测，相较传统检测方法，检测效率可提升2倍以上。
在家当链上，目前机器视觉的下贱运用市场紧张在汽车及其零部件、锂电池、消费电子等离散型制造业。尤其在锂电池领域的运用，高工锂电GGII信息显示，在涂覆、辊压等环节中，锂电产品表面随意马虎产生露箔、暗斑、划痕等毛病。这些毛病严重影响锂电池的品质，产生安全隐患。此外，以方形卷绕电芯制造为例，在其顶盖预焊、密封钉焊接、外不雅观检测等核心工艺流程上，必须由机器视觉来完成3D检测。在动力电池高品质、高安全性及降本增效的背景下，生产环节引入机器视觉设备已经成为主流趋势。
“相对付其他行业降本增效的需求，锂电下贱运用事关安全，目前家当对毛病率的追求从ppm(百万分之一)级别向ppb(十亿分之一)提升，这也是机器视觉最能发挥超常能力的环节。”何川博士先容，要达到锂电生产设备高精确度的哀求，必须相机、传动、环境光抑制、算法降噪等多技能的相互合营。
何川博士还透露，均普智能基于独立视觉处理软硬件平台集成的繁芜图像处理与剖析算法库，通过图像预处理、特色提取、特色匹配等多种算法，可检测不低于5种锂电表面范例毛病类型，同时单种毛病检测韶光不到1秒，与工控单元的通讯旗子暗记延迟小于60毫秒，办理工艺、工序繁芜繁多的锂离子电池制造高难度检测问题，进而实现产线节拍的折衷及优化。
此外，锂电行业大规模扩产伴随着多元化。当前电池整体标准化程度并不高，不同电池厂乃至统一电池厂内部就有多条技能路线和不同的细分规格。这也给机器视觉的运用提出更高的哀求。
根据机器视觉家当同盟预测，海内机器视觉市场规模自2021年起将保持28%旁边的CAGR（五年复合增长率）增长。GGII数据统计表明，随着机器视觉在锂电池制造丈量和毛病检测的大规模运用，2022年中国锂电机器视觉检测系统市场规模估量达20亿元。
”随着锂电池自动化产线的提升、无人车间的投入，未来依赖机器视觉的完备在线检测将会替代目前的离线取样检测和半自动人工抽检办法。“解时来表示。（柯岩）
来源： 光明网
