機器視覺“全棧式”趨勢漸顯 AI賦能鋰電產(chǎn)線智造變革
人工智能時代來臨,鍛造鋰電產(chǎn)業(yè)全生命周期智能化能力,成為企業(yè)降本增效、提升競爭力的新手段。從鋰電池的生產(chǎn)制造過程來看,電池材料、電芯及PACK封裝等各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生中產(chǎn)生的毛刺、劃痕、露箔、氣泡、褶皺、暗斑、亮斑、掉料等缺陷,都將嚴重影響鋰電池產(chǎn)品的性能和品質(zhì)。電池企業(yè)更加苛求產(chǎn)線工藝的檢測精度、檢測速度、圖像傳輸、缺陷分析等。
本文引用地址:http://butianyuan.cn/article/202310/451533.htm鋰電產(chǎn)業(yè)大規(guī)模制造背景下,推進機器視覺技術(shù)智能化迭代,使電池質(zhì)量管控再上新臺階,成為鋰電池企業(yè)走向大規(guī)模智能制造必然要求,也是鋰電池生產(chǎn)企業(yè)解決質(zhì)量和效率問題,實現(xiàn)從ppm到ppb升級的必然選擇。
基于此,具有核心競爭力并能一站式響應(yīng)鋰電智能改造的機器視覺企業(yè),將爆發(fā)巨大的發(fā)展機遇。順應(yīng)鋰電產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢,經(jīng)過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)驗證,華漢偉業(yè)正式發(fā)布了iSense AI智能視覺檢測平臺。
該平臺是華漢偉業(yè)圍繞工業(yè)AI技術(shù)能力矩陣,基于深度學習系統(tǒng)開發(fā)的一款端到端全流程AI工業(yè)質(zhì)檢平臺。基于“1+N+X=∞”的系統(tǒng)平臺構(gòu)建,iSense AI智能視覺檢測平臺可為鋰電池生產(chǎn)全過程提供精準、高效、智能化的檢測服務(wù)。
通過多個模態(tài)與多應(yīng)用場景的配套組合,經(jīng)由華漢偉業(yè)底層算法邏輯迭代,可以在不同行業(yè)中形成過萬種視覺系統(tǒng)部署方案,從而為各企業(yè)的機器視覺檢測提供深度、定制化的服務(wù)。
通過打造鋰電池生產(chǎn)過程全棧式/一站式的智能機器視覺解決方案,華漢偉業(yè)iSense AI也將極大提升相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量管控能力,賦能鋰電池全生命周智能改造。
機器視覺智能化演變
在終端產(chǎn)業(yè)“高精尖”的發(fā)展要求下,機器視覺的智能化訴求越加明顯。鋰電產(chǎn)業(yè)作為萬億級賽道,大規(guī)模交付下的智能制造變革,其嚴苛的品質(zhì)要求更是支撐了機器視覺智能化的演變邏輯。華漢偉業(yè)賦能鋰電產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型,在機器視覺上已不斷迭代其底層算法邏輯和深度學習網(wǎng)絡(luò)。
此次,華漢偉業(yè)正式發(fā)布了iSense AI智能視覺檢測平臺,正是契合鋰電產(chǎn)業(yè)品質(zhì)苛求從PPM級別到PPB級別轉(zhuǎn)變下,基于其在視覺算法領(lǐng)域的獨特優(yōu)勢,解決鋰電生產(chǎn)機器視覺終端的多個痛點。
在前沿AI技術(shù)探索上,華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺檢測平臺從多角度圖像、明暗場序列號圖像、多光譜光度立體圖像、RGB-D多模態(tài)數(shù)據(jù)、相位偏折圖像構(gòu)建成像技術(shù),適應(yīng)不同檢測需求,并對劃痕、破損、褶皺等問題進行精準溯源。
在實際的工業(yè)驗證場景中,華漢偉業(yè)沉淀了高精度的算法模型,在豐富產(chǎn)品功能的同時,對機器視覺檢測模型可進行快速迭代。例如,通過智能缺陷區(qū)域采樣,iSense AI對于超高分辨率分割算法,可以瞄準缺陷區(qū)域目標,從而提升缺陷特征的抽取能力;在OCR內(nèi)置預(yù)訓練字庫,內(nèi)置通用模型,實現(xiàn)準確率達99.9%以上;在3D異常檢測中,基于點云正常樣本數(shù)據(jù),完成異常缺陷的檢測和識別,可實現(xiàn)細微缺陷的精準分析。
在此基礎(chǔ)上,華漢偉業(yè)全新一代iSense AI智能視覺檢測平臺構(gòu)筑了五大核心優(yōu)勢,促進工業(yè)質(zhì)檢升維。
①持續(xù)學習:基于深度學習特性,根據(jù)新數(shù)據(jù),學習新的產(chǎn)品形態(tài),降低災(zāi)難性遺忘。②產(chǎn)線快速部署換型:支持一鍵遷移學習,實現(xiàn)多型號、多類型工件的快速換型部署;視覺方案原型驗證,縮短視覺項目集成及部署的時間周期。③帶噪學習:提升高噪音比下的學習魯棒性;異常數(shù)據(jù)自動糾正和剔除。④自動缺陷樣本生成:缺陷樣本生成,滿足小樣本學習需求。增強樣本的豐富性,降低數(shù)據(jù)的長尾效應(yīng)。⑤更低樣本依賴:需要樣本<200張,檢測準確率>99%;無監(jiān)督學習,只需要良品,滿足異常檢測需求;超分辨率圖像,非均勻一致性采樣。
構(gòu)建機器視覺全棧式解決方案
響應(yīng)鋰電大規(guī)模制造訴求,在鋰電生產(chǎn)全鏈路中鍛造更強的品質(zhì)交付能力,機器視覺檢測所起的作用日益凸顯。從過去的工藝經(jīng)驗來看,由于電池制造每個工序的工藝需求不同,檢測類型也有區(qū)別,對于視覺檢測企業(yè)而言,不僅要有光學成像、算法處理、軟件架構(gòu)的技術(shù)底蘊,還要求對不同工序段工藝有深刻理解。
華漢偉業(yè)此前已經(jīng)完成制片、電芯、模組/PACK全工序視覺檢測覆蓋。在新一代推出的iSense AI智能視覺檢測系統(tǒng)上,通過系統(tǒng)化的平臺構(gòu)建,在全工序基礎(chǔ)上進一步升維形成全棧式/一站式視覺檢測解決方案。
華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺檢測平臺,基于深度學習,通過打造跨產(chǎn)品型態(tài)模型,可實現(xiàn)端到端全流程AI工業(yè)質(zhì)檢。相比于傳統(tǒng)視覺檢測在不同工序進行工業(yè)問題檢測、溯源,華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺檢測系統(tǒng)可一站式完成不同電池生產(chǎn)環(huán)節(jié)的視覺檢測服務(wù)。
iSense AI智能視覺檢測系統(tǒng)打造的“1+N+X=∞”全場景適配能力,即一個平臺,N個模態(tài),X個應(yīng)用場景。在多模態(tài)領(lǐng)域,華漢偉業(yè)可形成2D+AI,2D+3D+AI,3D+AI等不同的搭配組合,適配不同的細分場景,形成高效、精準的智能檢測服務(wù)體系。
依靠“1+N+X”多模態(tài)特質(zhì)與底層算法形成合力,iSense AI智能視覺檢測系統(tǒng)已形成20000+的視覺系統(tǒng)部署方案,對包括鋰電、半導體、3C等不同行業(yè)的缺陷檢測問題提供深度定制化的解決方案。
鋰電池的生產(chǎn)制造是華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺檢測平臺的試金石,規(guī)模交付下的品質(zhì)訴求,對工業(yè)質(zhì)檢平臺提出極限的效率要求。但iSense AI的野心遠不止于此。產(chǎn)業(yè)智能化變革演進下,由智能化所驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈深度融合已經(jīng)成為生態(tài)鏈、價值鏈的賦能。
中國科學院院士歐陽明高公開表示,中國擁有世界最大的動力電池產(chǎn)業(yè),但發(fā)展至今,面臨著一系列的挑戰(zhàn),例如增速放緩、利潤率降低、產(chǎn)品迭代加快等等。對此,解決方案在于基于大模型實現(xiàn)電池全生命周期智能化。
從iSense AI系統(tǒng)本身,以智能化改造為矛,已經(jīng)構(gòu)建起了環(huán)境、產(chǎn)品、設(shè)備的流程閉環(huán)。iSense AI系統(tǒng)從鋰電池全生產(chǎn)環(huán)節(jié),所構(gòu)建起的數(shù)據(jù)流通閉環(huán),不僅使得質(zhì)檢調(diào)整的反應(yīng)速度、缺陷檢查效率、人效大幅提升,也在生產(chǎn)過程中促進上下游的高度協(xié)同,成為電池全生命周期智能改造的關(guān)鍵一環(huán)。在行業(yè)不斷的升維競爭中,賦能鋰電生產(chǎn)全棧式/一站式智能改造,華漢偉業(yè)也將迸發(fā)更大的經(jīng)濟效益。
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