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技術文章

技術優勢明顯◕◕•☁↟,凌雲光助力鋰電行業極限智造

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產業新週期下◕◕•☁↟,動力電池正在向“極限製造"邁進◕◕•☁↟,想要實現以極限效率│╃、極限品質│╃、極限成本為核心的極限製造◕◕•☁↟,整個行業需要匯入新思路│╃、新角色◕◕•☁↟,從而推動動力電池智慧製造的落地╃☁••☁。


鋰電池生產工藝複雜◕◕•☁↟,流程多◕◕•☁↟,不同工序需要不同裝備╃☁••☁。機器視覺檢測系統作為裝備的“眼睛"與“大腦"◕◕•☁↟,在整個生產過程中起著至關重要的作用╃☁••☁。作為國內較早進入機器視覺領域的企業之一◕◕•☁↟,凌雲光二十餘年在印刷│╃、新型顯示│╃、PCB│╃、消費電子等領域積累了豐富的經驗和技術╃☁••☁。在此基礎上◕◕•☁↟,面對TWh時代的新變化◕◕•☁↟,凌雲光深入挖掘鋰電機器視覺領域客戶需求◕◕•☁↟,加快步伐◕◕•☁↟,不斷構築自身競爭“護城河"╃☁••☁。



技術優勢


核心器件自主能力強

從影象採集到影象處理全流程◕◕•☁↟,核心器件全自研◕◕•☁↟,包括CMOS晶片│╃、相機│╃、鏡頭│╃、處理器│╃、板卡│╃、光源等◕◕•☁↟,實現國產化◕◕•☁↟,並可針對各類應用場景◕◕•☁↟,進行快速定製化開發◕◕•☁↟,並能保證穩定的供應鏈體系╃☁••☁。


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AI技術加持

針對鋰電池檢測需求的AI技術具備三大優勢•·:

  • 小樣本學習能力•·:能夠利用少量影象樣本◕◕•☁↟,基於遷移學習│╃、蒸餾技術◕◕•☁↟,實現小樣本的訓練和推理◕◕•☁↟,快速實現穩定檢測和準確分類;

  • 模型自迭代•·:對新增樣本│╃、錯分樣本迭代學習◕◕•☁↟,達到很好的表現效果;

  • 遷移學習•·:針對新材料│╃、新產線◕◕•☁↟,將已存在的模型應用於新的任務◕◕•☁↟,避免冷啟動◕◕•☁↟,實現快速適應╃☁••☁。


機器視覺底層核心演算法自主程度高

儲備自研演算法庫◕◕•☁↟,並持續進行更新最佳化◕◕•☁↟,不斷進行積累和學習╃☁••☁。能夠根據實際應用場景◕◕•☁↟,選擇所需模組或定製開發◕◕•☁↟,實現效率的提升╃☁••☁。


就視覺檢測系統而言◕◕•☁↟,成像│╃、算能│╃、平臺│╃、整機系統等均會影響檢測結果◕◕•☁↟,當某臺裝置中一些因素髮生變化◕◕•☁↟,或者多臺裝置中一些因素不一致◕◕•☁↟,都會導致檢測結果的不一致╃☁••☁。針對上述各個因素◕◕•☁↟,凌雲光透過一系列的設計規範與監控模組◕◕•☁↟,保障檢測結果的一致性╃☁••☁。



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在這些優勢技術的加持下◕◕•☁↟,凌雲光可配置視覺系統在鋰電池生產全工序都有廣泛的應用╃☁••☁。原材料中◕◕•☁↟,滿足隔膜│╃、鋁塑膜│╃、銅鋁箔檢測需求;前段工序中◕◕•☁↟,極片預塗│╃、塗布檢測◕◕•☁↟,極片輥壓分切檢測│╃、極片鐳射切檢測;中段工序中◕◕•☁↟,疊片卷繞檢測;後段工序中◕◕•☁↟,裸電芯│╃、包mylar│╃、超聲焊│╃、頂蓋預焊│╃、頂蓋周邊焊│╃、插釘機│╃、密封釘焊接質量檢測以及電芯成品外觀檢測等╃☁••☁。

未來◕◕•☁↟,隨著機器視覺加速滲透鋰電領域◕◕•☁↟,凌雲光將以更加貼近客戶需求的產品和解決方案幫助客戶降本增效◕◕•☁↟,助力行業智造升級╃╃☁!




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