前言：近年來，隨著技術(shù)的進(jìn)步和國家的大力支持，新能源汽車正以極高的速度向前發(fā)展并占領(lǐng)市場。而動(dòng)力電池作為新能源汽車的動(dòng)力來源，對(duì)其產(chǎn)能和質(zhì)量的要求也越來越高。
但是現(xiàn)有傳統(tǒng)視覺檢測方法(包括人工目檢和傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法檢測)效率低下并且過檢漏檢率高，慢慢地已經(jīng)無法匹配動(dòng)力電池的高生產(chǎn)速度和質(zhì)量要求。
方案背景
包覆藍(lán)膜是動(dòng)力電池的生產(chǎn)過程中的一道重要工序。藍(lán)膜，又名隔離膜、防粘膜、保護(hù)膜等，有紅、綠、藍(lán)、白、黑等多種顏色，分為單面離型膜和雙面離型膜，在動(dòng)力電池中使用的通常為藍(lán)膜。
作為一種絕緣材料，藍(lán)膜將電芯與電芯之間分隔開來，阻隔單個(gè)電芯由于各種故障對(duì)其他電芯造成的影響，防止“一損俱損”。藍(lán)膜的厚度小，僅在0.015mm-0.20mm間，在生產(chǎn)過程中容易出現(xiàn)劃痕、破損、褶皺等缺陷，這些缺陷有的會(huì)影響產(chǎn)品外觀，有的甚至?xí)?duì)產(chǎn)品功能造成損害。(如圖所示)
電芯藍(lán)膜表面缺陷及劃痕
電芯藍(lán)膜表面凹陷及凸起
方案難點(diǎn)
● 藍(lán)膜本身光學(xué)特性致使許多缺陷特征不明顯，傳統(tǒng)算法過漏檢率極高;
● 缺陷種類極多且部分缺陷種類樣本難以收集;
● 部分缺陷2D方法不可檢，必須通過3D相機(jī)獲取其深度信息，采用2D+3D方法才可有效檢出;
● 產(chǎn)線節(jié)拍較快，去掉機(jī)械結(jié)構(gòu)動(dòng)作時(shí)間后，留給軟件檢測時(shí)間較短，對(duì)算法效率要求高;
算法方案
AI視覺檢測以深度學(xué)習(xí)算法為核心，最大的不同之處在于，它不再通過精心編程的算法來搜索特定特征，而是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過學(xué)習(xí)各零部件的形態(tài)特征， 建?包含零部件特征的深度學(xué)習(xí)模型，快速定位識(shí)別不同組件，完成檢測。
-藍(lán)膜外觀檢測流程-
阿丘科技通過2D檢測方法解決諸如劃痕、破損、臟污等缺陷，再融入3D檢測方法，獲取缺陷的深度信息，有效過濾細(xì)微凹坑缺陷。此方案很好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，不僅可以對(duì)絕大多數(shù)缺陷項(xiàng)做到有效檢出，還能夠?qū)⑦^漏檢率控制在極低的范圍內(nèi)，更好地解決動(dòng)力電池各種視覺檢測的需求。(如圖所示)
電芯藍(lán)膜表面缺陷檢測
電芯藍(lán)膜表面劃痕檢測
電芯藍(lán)膜表面凹坑檢測
電芯藍(lán)膜表面凸起檢測
優(yōu)勢亮點(diǎn)
檢測精度高：部分缺陷需要對(duì)缺陷輪廓進(jìn)行準(zhǔn)確描繪才能分辨其缺陷特征。AIDI中的分割模塊，可以對(duì)缺陷區(qū)域自動(dòng)重采樣，提升小缺陷關(guān)注度，實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)小缺陷的精確檢測;
算法優(yōu)化程度高：基于深度學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練推理速度快、檢測精確度高、標(biāo)注工具完備，在市面上同類軟件中亦獨(dú)占鰲頭;
3D缺陷檢測：通過獲取缺陷的深度信息，在普通平面圖像與背景無較大差異，且不同深度的凹坑光學(xué)特性幾乎一致的情況下，完美覆蓋此類缺陷;
易用可靠：集標(biāo)注、訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)為一體，無需編程，支持二次開發(fā)，軟件性能穩(wěn)定可靠。
項(xiàng)目成果
綜合漏檢率小于0.05%，過殺率1%，檢測節(jié)拍優(yōu)于生產(chǎn)節(jié)拍，解除了檢測能力不足對(duì)產(chǎn)量進(jìn)一步提升造成的瓶頸。
目前整體檢測系統(tǒng)得到國內(nèi)某知名動(dòng)力電池生產(chǎn)廠商高度認(rèn)同和肯定，并已經(jīng)開始批量復(fù)制。
（轉(zhuǎn)載）
