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OPT在锂电行业的创新应用

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发布时间：2020-12-26 来源：

近几年在节能减排政策引导下，锂电池得到长足发展。在涂布、辊压等环节中，锂电池产品表面容易产生露箔、暗斑、亮斑、掉料、划痕等缺陷。这些缺陷严重影响锂电池的品质，产生安全隐患，因此产品缺陷的检出和预防变得异常重要。锂电池性能品质的提升不仅需要在锂电材料上不断突破，更需要在其制造工艺及生产设备上持续创新。当下，在动力电池高容量、高安全性、高品质及低成本要求不断提升的背景下，在生产工艺环节中引入视觉检测设备已经成为主流趋势。

智能化生产过程中，机器视觉的导入提升了锂电行业的品质、产能、效率及大大提高缺陷的检出率和降低缺陷的漏检率。鉴于客户对锂电产品高精度、高速度、高质量、高稳定性、高准确率、高兼容性要求的不断提高，视觉检测迎来了更大的挑战。面对当前市场环境，奥普特作为机器视觉检测的先驱企业，在软件和硬件方面不断进行技术创新和产品优化以促进锂电行业的高速发展。

软件创新

视觉软件：自主研发，底层创新

视觉算法包

视觉系统

视觉算法开发包核心代码经过多个工业项目的应用，已在上万台设备中验证了其稳定性。开发包拥有界面层、算法层函数。界面层提供简洁、易懂的展示界面，可快速、灵活实现交互；支持C++、C#、VB等多种开发语言，支持用户可根据自己需求利用SDK进行二次开发;具有3D图像控件、机器人坐标标定、结构光3D测量、分类器、SPC(统计过程控制，包含CPK)，GR&R等齐全的应用控件。

视觉系统采用图形化编程代替代码编程，让用户在无编程的情况下，通过参数配置，快速实现视觉项目，从而缩短项目开发周期。其流程设计、流程复用方式以及流程与事件触发机制的组合方式，能够简化视觉检测项目流程，更有效的适应锂电行业型号快速切换机制。

视觉软件：丰富齐全的功能模块

随着集成性、灵活性的市场需求，奥普特视觉软件在迭代更新中集定位、测量、检测、识别、3D等各应用场景于一体。可满足不同应用场景，增加灵活调用算法工具，让用户更简单、灵活地进行项目方案开发。

算子：软硬件加速提高处理速度

算法处理速度全面提升，高分辨率的图片处理更快。

软件基于并行异构计算加速技术、线程池及任务级并发技术、指令级和任务级并行处理技术，使图像分析速度全面提升。对比传统软件处理速度提升2-3倍，能更有效的适应锂电行业高速作业机制。

瑕疵检测：深度学习工具

利用卷积神经网络提取图像特征，拟合目标分布，从而实现产品分类、物体检测、图像分割等功能。深度学习工具操作直观，用户只需手动标记目标，利用标注结果自动的模型构建和模型学习，有效的解决传统算法难以解决的复杂问题。在锂电应用中，深度学习结合传统算法瑕疵识别率可达99.9%以上，瑕疵分类准确度由传统分类方式的60%提升到95%。

硬件创新

成像：一切检测的根基

机器视觉系统的核心是图像的采集和处理。所有信息均来源于图像，图像的质量对整个视觉系统极为关键。采集到高质量的图像不仅大大降低图像处理的难度，而且提高系统的精度和可靠性。因此，合理有效的照明方案对系统的稳定性和可靠性尤为重要。

光源