新视智科锂电池隔膜缺陷视觉检测系统,助力企业降本提质增效

新视智科推出锂电池隔膜缺陷视觉检测系统,结合机器视觉和AI技术,提高检测效率、产品品质,助力企业降低成本。系统采用单光源双频闪光学成像和深度学习算法,实现精准缺陷检测,同时具备分布式软件架构和智能化数据管理,为锂电行业提供高效解决方案。

在锂电池的结构中,隔膜是关键的内层组件之一。随着锂电池行业的迅猛发展,隔膜需求快速增长,与国外隔膜企业相比,国内隔膜生产企业具备更强的规模化效应以及成本优势,国内锂电池隔膜出货量不断增长。2019年中国锂电隔膜出货量为27.4亿平米,同比增长35.6%。2020年中国锂电隔膜出货量达到37.2亿平米,同比增长36%。

隔膜市场如此强劲的增长势头,让众多企业加快布局。仅10-11月,恩捷股份、沧州明珠、璞泰来、星源材质、中材科技等隔膜领域头部企业相继公告扩产计划,拟投资超过150亿元,其背后折射出下游锂电池激增的市场需求。对于隔膜行业频频掀起的扩产潮,业内人士提醒,仍需留份清醒,警惕产能过剩,疯狂的投产潮掩盖了行业背后的危险。

2018年,由于湿法隔膜产能在短时间内大量释放,产品供过于求导致价格大大下降,加之新能源补贴政策退出,隔膜行业迎来“至暗”时刻。从隔膜市场发展来看,虽然全国锂电池隔膜出货量保持35%以上的增长,但由于企业产能规模化效应提升,隔膜成本进一步下降,造成隔膜价格下降,且下降速度远大于产品出货量增速。隔膜生产企业必须通过提质增效,提高良品率,减少生产不必要的产品浪费,维持更低的成本,才能保障利润。

11月18日工信部发布的《锂离子电池行业规范条件(2021年本)》(征求意见稿)中亦提出,将引导企业减少单纯扩大产能的制造项目,加强技术创新、提高产品质量、降低生产成本。

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机器视觉赋能锂电池隔膜缺陷检测,助力企业降本提质增效

隔膜在生产时不可避免地会有一些缺陷,比如破膜、刮伤、漏涂、异物、孔洞等问题。电池隔膜如果存在缺陷,将直接影响锂电池的容量、循环能力以及安全性能等特性。

传统的人工检测方法速度慢、精度低、一致性差、易疲

### 玻璃缺陷检测方法及技术解决方案 玻璃作为广泛应用于消费电子、光伏、建筑等多个领域的重要材料,其表面量直接影响产品的性能和使用寿命。随着制造工艺的不断进步,对玻璃缺陷检测的要求也日益高,尤其是对于微小缺陷(如划痕、气泡、裂纹、异物等)的识别与分类能力。 #### 1. 基于图像处理的传统视觉检测方法 在传统机器觉中,通常采用灰度化、滤波去噪、边缘增强、阈值分割等图像处理手段来取玻璃表面的缺陷特征。例如,利用高斯滤波消除噪声干扰后,使用Canny算子或Sobel算子进行边缘检测,从而突出缺陷区域[^1]。此外,结合形态学操作(如膨胀、腐蚀)可以进一步增强缺陷轮廓,便于后续分析。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转为灰度图 image = cv2.imread('glass_defect.jpg', 0) # 高斯滤波降噪 blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150) # 显示结果 cv2.imshow("Edges", edges) cv2.waitKey(0) ``` 该类方法适用于结构简单、背景清晰的玻璃样品,但在面对复杂纹理或丝网印刷玻璃时效果受限,因其反射和散射特性不同于普通透明玻璃,传统暗场成像系统难以满足需求[^1]。 #### 2. 深度学习驱动的缺陷分割与检测模型 近年来,深度学习特别是卷积神经网络(CNN)在图像识别任务中展现出强大能力,广泛应用于玻璃缺陷检测。U-Net、Mask R-CNN、FCN等语义分割模型能够实现像素级缺陷识别,尤其适合处理微小且形状不规则的缺陷类型。例如,在智能手机背面玻璃检测中,分割网络被用于精确标注划痕、气泡等缺陷区域,最小可检测缺陷尺寸可达0.005平方毫米。 YOLO系列目标检测模型则可用于快速定位玻璃表面的异物、裂纹等缺陷,并供边界框标注,适用于实时在线检测场景。此类方法需构建包含正常样本与多种异常类型的高量数据集,以升模型泛化能力[^4]。 #### 3. 多维光学成像系统与高精度传输平台 针对不同种类的玻璃产品(如白玻璃、丝印玻璃、成品玻璃),工业界已开发出集成多维光学成像系统的全自动检测设备。这类系统通常配备高分辨率相机、环形光源、线扫镜头等组件,能够适应2D/2.5D/3D玻璃盖板等多种形态的检测需求。例如,深圳智科研发的CG AVI检测系统通过自主设计的多维觉光学成像系统,实现了对玻璃盖板的高稳定性、高精度检测[^3]。 在光伏玻璃行业中,类似系统也被部署用于原片表面缺陷的在线检测,结合除尘机构与打标机,不仅高了检测效率,还有效反馈前段生产工艺问题,优化整体制造流程[^2]。 #### 4. 缺陷定义与检测策略的设定 在实际应用中,缺陷检测范围的定义至关重要。若客户定义的“异物”是一个开放集合,则需谨慎评估是否具备足够的样本支持训练有监督模型。若为闭集,则应统计每种缺陷类型的样本数量,并据此重评定缺陷类别与检测优先级[^4]。这要求企业在前期收集阶段充分调研各类缺陷的表现形式与分布情况,确保模型训练的全面性与代表性。
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