新能源汽车“烤”验频上热搜，电池包蓝膜后的外观检测有多难？收藏

2022年全球经济下行，但是有两个行业的增速却超过100%：一个是直播电商，一个是新能源车在全球共识极度匮缺的当下，碳中和，新能源算是少数有共识的全球大趋势从今年上半年新能源汽车的销量上不难看出，每卖出5辆汽车，就有一辆是新能源车。

由此可见电动化的浪潮下，新能源汽车越来越多的成为消费者购车的选择对象但是近期，高温天气新能源汽车是否能经得过“烤”验频上热搜，锂电池安全问题再次引发消费者广泛关注事实上，随着TWH时代的到来，各大主机厂对电池制造的工艺要求愈发严苛，从前端的极片制造到后端的模组组装，几乎每一个工位都会用到视觉检测技术，特别是在电芯制造工艺段，例如密封钉的焊缝检测，顶盖焊焊缝检测以及包蓝膜后的外观检测等行业痛点和难题上，品质管控要求极为严格。

针对锂电行业的这些痛点，本文将介绍电池包蓝膜后外观缺陷检测，详细了解昂视智能视觉处理系统在这类缺陷检测中的优异表现吧应用描述动画电池包覆蓝膜是生产过程中的一道重要工序蓝膜，又名隔离膜、防粘膜、保护膜等，有红、绿、蓝、白、黑等多种颜色，分为单面离型膜和双面离型膜，在动力电池中使用的通常为蓝膜。

作为一种绝缘材料，蓝膜将电芯与电芯之间分隔开来，阻隔单个电芯因各种故障对其他电芯造成的影响，防止“一损俱损”蓝膜的厚度小，仅在0.015mm-0.20mm间，在生产过程中容易出现划痕、破损、褶皱等缺陷，这些缺陷有的会影响产品外观，有的甚至会对产品功能造成损害。

技术挑战1.蓝膜本身光学特性致使许多缺陷特征不明显，传统算法过漏检率极高2.缺陷种类极多且部分缺陷种类样本难以收集3.产线节奏较快，对软件的算法效率的要求较高解决方案采用昂视Visionet系列智能视觉处理系统，可以很好地解决微小气泡的缺陷、划痕，以及包膜边缘不平整等外观缺陷问题。

昂视Visionet系列智能视觉处理系统，通过自主算法，在与周围浓淡进行比较的同时，进行瑕疵和污点的检测，不仅具备卓越的检测性能，还可以通过灰度、形状、个数、大小等指标筛选出要检测的缺陷，可生成最适合检测的图像，并抽取其共性特征，有效提高检测稳定度，降低因错误导致检测无效的操作，还可以提取高度变化的部分，稳定识别，操作简单，效率高。

昂视Visionet系列智能视觉处理系统，通过高速连续拍摄，存储的同时并行检测，无需等待，可实现稳定检测和可视化操作，有效预防因处理速度问题产生的漏检率，突破了因检测能力不足无法进一步增产的瓶颈其实对于现阶段新能源车存在的问题，消费者大可不必过度担心，新能源汽车作为国家战略层面的“能源安全”和“制造强国”两个核心，未来这些问题都不是问题。

昂视，从成立之初就深耕机器视觉行业，历经多年的行业沉淀，拥有完全独立自主的算法平台，可以对标海外一流的算法库，基于自研核心算法，开发了拥有自主知识产权的2D，3D，深度学习视觉软件，同时依托于制造企业项目的实战算法积累，现已拥有大量的锂电行业应用案例，可为您从产品选择到生产线运行，提供科学的整体解决方案。

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