Im Rahmen des neuen Industriezyklus ist die neue Energiebranche in den Vordergrund gerückt. Die Nachfrage nach neuen Energiebatterieprodukten in der modernen Gesellschaft steigt, und auch die Qualität und Sicherheit der Produkte werden immer wichtiger. Derzeit können herkömmliche Erkennungsmethoden der Entwicklung der neuen Energiebatterieindustrie nicht mehr gerecht werden. Immer mehr Hersteller haben damit begonnen, innovative Bildverarbeitungstechnologien und -produkte im Produktionsprozess einzusetzen, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Batteriequalität liegt.
Um neuen Energieherstellern dabei zu helfen, die Qualität von Batterien schneller und besser zu verbessern, hat das von Shenmo Technology innovativ entwickelte visuelle KI-Inspektionssystem einen differenzierten Vorteil basierend auf Deep Learning geschaffen und ermöglicht weiterhin die automatische Erkennung von Defekten beim Erscheinungsbild der Batterie Höhere Standards für Unternehmen. Hohe Qualität und effiziente Produktion, um die groß angelegte Entwicklung der neuen Energiebranche zu unterstützen.
Die Erkennungsschwierigkeit ist relativ hoch und die Bildverarbeitungstechnologie muss dringend aktualisiert werden
Mit dem explosiven Wachstum der neuen Energiebranche haben verwandte Unternehmen wie neue Energiebatterien die Produktionsausweitung beschleunigt. In den letzten Jahren sind jedoch häufig Sicherheitsprobleme bei neuen Energiebatterien aufgetreten, und immer mehr Menschen haben nach und nach auf die Qualität von Batterien geachtet. Relevante Hersteller haben auch ihre Bemühungen zur Fehlererkennung verstärkt, um die Erfolgsquote der Produkte sicherzustellen, die das Werk verlassen.
Schwierigkeiten bei der Erkennung
Blei-Säure-Batterien: Es mangelt an einheitlichen Industriestandards, die Grenzen von Mängeln sind fließend und es gibt keine eindeutigen Daten, um festzustellen, ob es sich um ein fehlerhaftes Produkt handelt, was zu versäumten und falschen Inspektionen führt. Gleichzeitig treten im Produktionsprozess weiterhin neue Fehler auf, darunter virtuelles Löten, Entlöten, umgekehrte Polgruppeninstallation, Polverformung, Sammelschienenverbiegung und eine große Anzahl von Laschen.
Lithiumbatterie: Die Fehlertypen von Lithiumbatterien sind komplex und vielfältig, die Positionen sind zufällig und einige subtile Fehler unterscheiden sich geringfügig von der Hintergrundfarbe, sodass es schwierig ist, Fehlermerkmale genau zu extrahieren. Zu den Fehlertypen gehören schlechte Verpackung und Beschädigung , Kurzschluss, Korrosion, übermäßiger Wassergehalt im Batteriekern usw. .
Diese Mängel beeinträchtigen die Qualität und Produktstabilität neuer Energiebatterien erheblich und verursachen sogar Explosionsgefahr.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bei der Verwendung der herkömmlichen manuellen visuellen Inspektionsmethode ein hohes Risiko für Fehlerkennungen und fehlende Erkennungen besteht. Das Aufkommen von visuellen KI-Inspektionssystemen verbessert nicht nur die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit der Erkennung erheblich, sondern passt sich auch an den Einsatz in gefährlichen Umgebungen an. Gleichzeitig steigen mit der Komplexität des Prozesses für neue Energiebatterien und der beschleunigten Iteration von Rohstoffen die Anforderungen an die Bildverarbeitung allmählich, was auch die Hersteller von Bildverarbeitungsgeräten vor Herausforderungen stellt, die Marktnachfrage der Industrie für neue Energiebatterien zu erfüllen und die Anpassung an neue Veränderungen beschleunigen. Die kontinuierliche Verbesserung der Bildverarbeitungstechnologie fördern.
Obwohl die Erkennung von Erscheinungsfehlern im gesamten Produktionsprozess neuer Energiebatterien nur einen kleinen Teil der Produktion ausmacht, ist sie ein wichtiger Schritt zur Sicherstellung der Produktqualifizierungsrate und spielt eine entscheidende Rolle im gesamten Produktionsprozess. Und mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung maschineller Bildverarbeitungstechnologien wie 3D-Bildverarbeitung und KI-Algorithmen wurden die Leistungsvorteile des KI-Bildverarbeitungssystems weiter gesteigert, wodurch die effiziente Erkennung neuer Energiebatteriedefekte vollständig realisiert wird.
Unternehmen beschleunigen den Aufbau der neuen Energiebranche und sind startklar
Mit der Verbesserung des Niveaus der industriellen Automatisierungstechnologie in China und der schnellen wirtschaftlichen Entwicklung hat die Bildverarbeitungsindustrie neue Entwicklungsmöglichkeiten eröffnet. Entwicklung schafft große Chancen. Deep Eye Technology ist sich der Koexistenz von Chancen und Herausforderungen bewusst. Im Laufe der Jahre hat das Unternehmen durch die Anhäufung und Niederschlagung relevanter Branchenfälle die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden in der neuen Energiebatteriebranche eingehend analysiert und unternimmt weiterhin Anstrengungen in diesem Bereich dieses Feld.
Im Projekt zur Erkennung von Batteriedefekten setzt Shenmo Technology auf technologische Innovation und Produktiteration und nutzt eine KI-Vision-Lösung aus einer Hand, um die Schwachstellen bei der Produktion neuer Energiebatterien genau zu lösen und die Erkennung von Mängeln im Erscheinungsbild der Batterie sicherzustellen. Das Unternehmen verfügt über starke technische Eigenschaften Vorteile, darunter Durch die Kombination von Deep-Learning-Technologie kann flexibel auf die Anforderungen verschiedener Erkennungsszenarien reagiert werden; durch die Integration von Klassifizierungs- und Erkennungsmodulen für künstliche Intelligenz kann der Fehlererkennungseffekt effektiv verbessert werden; durch Vollbild-Echtzeit Dynamische Videoüberwachung , Überwachung und Erkennung können parallel arbeiten; durch standardmäßig eingebettetes Industriedesign, standardmäßig importierte Hardwareeinheit , jederzeit einfach zu aktualisieren und zu erweitern.
Zusätzlich zu den technischen Vorteilen hat Deep Eye Technology auch eine intensive Zusammenarbeit mit Intel durchgeführt. Der Schwerpunkt liegt auf der schnellen Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen auf der CPU-Plattform durch die Intel OpenVINO-Tool-Suite, der Beschleunigung der Entwicklung von Lösungen, und bieten effizientere Lösungen. Die leistungsstarke CPU-Argumentationsleistung setzt das Potenzial der KI-Rechenleistung vollständig frei.
Derzeit hat die neue visuelle KI-Inspektionslösung von Shenmo Technology hervorragende Erkennungsergebnisse erzielt. Sie kann nicht nur die Aussehensfehler von Batterien genau identifizieren, die Erkennungsgenauigkeit liegt bei über 98 %, sondern auch fehlerhafte Produkte schnell beseitigen und die qualifizierte Rate von Ex -Fabrikprodukte erreichen 99 %, wodurch eine Fehlerkennungsrate von weniger als 0,01 % erreicht wird.
Mit der weiteren Modernisierung der neuen Energiebranche stellen entsprechende Hersteller neuer Energiebatterien immer klarere Anforderungen an die maschinelle Bildverarbeitung. Mit der weiteren Verbesserung des KI-Algorithmus wird Deepmoon Technology in Zukunft seine Fähigkeit, mit der neuen Energiebatterietechnologie umzugehen, weiter verbessern und das KI-Sichtkontrollsystem mit fortschrittlicher Technologie und Lösungen weiterentwickeln, um dies zu erreichen in mehr Branchenszenarien Landung und groß angelegte Anwendung.
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