由于生產的人工成本越來越高，人工檢測的準確率和效率不高，傳統(tǒng)的新能源鋰電池外殼外觀缺陷檢測方法依靠人眼來判斷電池表面的各種問題，并且有很大的局限性。比如人眼對小缺陷不敏感，存在誤檢漏檢風險;人眼無法持續(xù)穩(wěn)定地完成高強度重復性檢查工作，會造成疲勞、速度慢、效率低;主觀判斷受情緒、思維、光線影響，具有很大的不穩(wěn)定性和不規(guī)范性。有沒有辦法用機器代替人工進行新能源動力鋰電池殼外觀缺的可能呢?

【檢測問題】

新能源鋰電池殼表面缺陷檢測系統(tǒng)將鋰電池殼覆蓋內壁、外壁、殼身、殼底面、外R角、殼口六個區(qū)域的檢測，缺陷包括劃傷、水印、凹坑、白斑、凸起、變形、缺口、不圓、黑點、白點、發(fā)黃等

【檢測參數】

檢測效率：5分鐘/件

位置精度： 0.1mm

三維檢測 0.1mm

【電池盒視覺檢測系統(tǒng)功能優(yōu)勢】

1、深度視覺算法

基于深度學習的AI識別網絡，專為新能源電池盒檢測而開發(fā)設計，將更可靠地分類識別缺陷，識別真?zhèn)稳毕荩_保產品質量的一致性，實現智能化質量管理。

2、智能數據管理

內置缺陷數據分析引擎，利用云計算和大數據技術，對采集到的缺陷數據進行多維數據分析，對周期性和連續(xù)性缺陷及時報警。支持MES無縫對接，數據端側共享，打破數據孤島，多維度數據分析幫助企業(yè)進行產品質量分析和流程改進，實現更全面的質量管理，助力智慧工廠建設。