1 概述
隨著科技的發展，新能源汽車已經成為當前市場炙手可熱的主題。而出于對高能量密度的要求，電動汽車上采用的電池基本是鋰離子電池。
鋰電池主要由正極材料、負極材料、隔膜、電解質和電池外殼幾個部分組成。其中，正負極材料是其電化學性能的決定性因素，對電池的能量密度及安全性能起主導作用隔膜決定了電池的界面結構、內阻等，直接影響電池的容量、循環以及安全性能等特性，對提高電池的綜合性能具有重要作用。
鋰(li)電(dian)池(chi)電(dian)芯極片和(he)(he)隔(ge)膜(mo)在(zai)線質(zhi)量(liang)檢測(ce)方案(an)利用機器視覺檢測(ce)原理，可以實(shi)現(xian)在(zai)線鋰(li)電(dian)池(chi)極片和(he)(he)隔(ge)膜(mo)等材料的表面(mian)缺陷實(shi)時檢測(ce)，搭載高級智能(neng)識別(bie)分(fen)類(lei)軟件，運(yun)用深度學(xue)習和(he)(he)灰度值兩種方式(shi)，實(shi)現(xian)對缺陷種類(lei)的精準識別(bie)和(he)(he)分(fen)類(lei)。

2 主要應用方向
? 涂布分切之前工序，采用CCD線掃方案或者微距式傳感器方案 
? 模切之后的工序，卷繞電池或疊片類電池的質量檢測
? 針對于卷繞機生產線在線檢測，極片隔膜的缺陷檢測

3 方案優勢
? 高級智能分類模塊
采用 CPU + GPU 加速算法（CUDA）協同處理，高速生產線下，即使面對大規模數據量的缺陷依然得心應手，保持缺陷圖像實時高速處理的卓越穩定性。 
過 AI 深度學習技術檢測缺陷，可以解決傳統算法難以解決的噪音（noise）干擾問題，同時可以檢測出輕微的缺陷，避免漏檢誤檢，提升檢測準確率。 
?  高精度測寬模塊 
自動巡邊功能采用先進的 Non-Local Means 非局部均值圖像處理和亞像素邊緣提取技術，可進行單幀超值放大，且進行邊緣輪廓線數據的分析，如平均值、最大偏差度、方差等，最大程度降低噪聲干擾，糾正偏差。 
? 定制微距式傳感器
應用全新的微距式傳感器和特殊設計，實現小空間，高精度，復雜安裝環境的檢測。
微距式傳感器僅需一次校準，圖像采集無畸變，后續無需校準且對基材灰度區間跨度適應性強。
?  缺陷篩選輸出 
可以輸出缺陷位置坐標以及大小面積；可以進行分類輸出，關鍵缺陷一鍵輸出；
可以(yi)輸出 PDF 報告(gao)和 Excel數據統(tong)計報告(gao)。

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