新しい産業サイクルの下、新エネルギー産業が台頭しており、現代社会では新エネルギー電池製品の需要が高まっており、製品の品質と安全性もより重要になっています。現在、従来の検出方法では新エネルギー電池業界の発展に対応できなくなり、電池の品質向上に重点を置き、革新的なマシンビジョン技術や製品を生産プロセスに導入するメーカーが増えています。
新エネルギーメーカーがバッテリーの品質をより速く、より良く改善できるよう支援するために、Shenmo Technology が革新的に開発した AI 外観検査システムは、深層学習に基づく差別化された利点を確立し、バッテリーの外観の自動欠陥検出を強化し続け、企業に高い基準を提供し、高品質で効率的な生産を実現し、新エネルギー産業の大規模な発展を支援します。
検出難易度が高く、ビジョン技術のアップグレードが急務
新エネルギー産業の爆発的な成長に伴い、新エネルギー電池などの関連企業は生産拡大を加速している。しかし、近年、新エネルギー電池の安全性問題が多発し、電池の品質に注目する人が徐々に増えてきており、関連メーカーも工場から出荷される製品の合格率を確保するために欠陥検出の取り組みを強化しています。
検出難易度
鉛蓄電池：統一された業界基準が欠如しており、欠陥の境界があいまいであり、欠陥製品であるかどうかを判断するための明確なデータがないため、検査漏れや検査ミスが発生しています。同時に、製造プロセスでは、仮想はんだ付け、はんだ除去、極群の取り付けの逆、極の変形、バスバーの曲がり、多数のタブなど、新たな欠陥が発生し続けます。
リチウム電池:リチウム電池の欠陥の種類は複雑かつ多様であり、位置がランダムであり、一部の微妙な欠陥は背景の色とわずかに異なるため、欠陥の特徴を正確に抽出することは困難です。欠陥の種類には、梱包不良、破損などがあります。 、ショート、腐食、バッテリーコア内の過剰な水分含有量など。
これらの欠陥は、新エネルギー電池の品質と製品の安定性に重大な影響を与え、さらには爆発の危険性を引き起こします。
要約すると、従来の手動による目視検査方法に依存すると、誤検出や検出漏れが発生するリスクが高くなります。AI外観検査システムの登場により、検出の精度、速度、精度が大幅に向上するだけでなく、危険な環境での使用にも適応します。同時に、新エネルギー電池プロセスの複雑さと原材料の繰り返しの加速により、マシンビジョンの要件は徐々に増加しており、マシンビジョンメーカーが新エネルギー電池の市場需要を満たすという課題も提起しています。マシンビジョン技術の継続的なアップグレードを促進します。
新エネルギー電池の生産プロセス全体において、外観欠陥の検出は生産のほんの一部にすぎませんが、製品の合格率を確保するための重要なステップであり、生産プロセス全体で重要な役割を果たします。そして、3DビジョンやAIアルゴリズムなどのマシンビジョン関連技術の継続的なアップグレードにより、AIビジョン検査システムの性能上の利点がさらに向上し、新エネルギー電池の欠陥の効率的な検出が完全に実現されました。
企業は新エネルギー産業のレイアウトを加速しており、準備は整っています
中国の産業オートメーション技術レベルの向上と急速な経済発展に伴い、マシンビジョン業界は新たな発展の機会を迎えており、発展は大きなチャンスを生み出しています。Deep Eye Technology は、機会と課題が共存することをよく認識しており、長年にわたる関連業界事例の蓄積と析出を通じて、新エネルギー電池業界の顧客の実際のニーズを深く分析し、新エネルギー電池業界の顧客の実際のニーズを深く分析し、このフィールド。
バッテリー欠陥検出プロジェクトでは、Shenmo Technology は技術革新と製品の反復を重視し、ワンストップの AI ビジョン ソリューションを使用して、新エネルギー電池生産の問題点を正確に解決し、バッテリーの外観欠陥を確実に検出する強力な技術力を持っています。深層学習技術の組み合わせにより、さまざまな検出シナリオのニーズに柔軟に対応できる、人工知能の分類および認識モジュールの統合により、欠陥検出効果を効果的に向上できる、フルフレームリアルタイムを通じて、などの利点があります。ダイナミックビデオモニタリング、モニタリングと検出は並行して動作でき、標準組み込み工業設計、標準輸入ハードウェアユニットを通じて、いつでも簡単にアップグレードおよび拡張できます。
技術的な利点に加えて、ディープ アイ テクノロジーはインテルとの緊密な協力も行っており、インテル OpenVINO ツール スイートを通じて CPU プラットフォーム上でディープ ラーニング モデルの迅速な展開を実現し、ソリューションの開発をスピードアップすることに重点を置いています。強力なCPU推論性能がAI演算能力の潜在能力を最大限に引き出します。
現在、Shenmo Technology の新しい AI 外観検査ソリューションは優れた検出結果を達成しており、バッテリーの外観欠陥を正確に識別できるだけでなく、検出精度は 98% を超え、不良品を迅速に排除し、不良品の合格率も向上しています。・工場出荷品は99％に達し、見逃し率0.01％未満を実現。
新エネルギー産業のさらなる発展に伴い、関連する新エネルギー電池メーカーはマシンビジョンに対する需要をますます明確にしています。今後、Deepmoon Technologyは、AIアルゴリズムのさらなるアップグレードにより、新エネルギー電池技術への対応能力を強化し、先進的な技術とソリューションを備えたAI外観検査システムをさらに開発し、より多くの業界シナリオでの着陸と大規模なアプリケーション。
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