视觉龙软包电池外观AI检测系统收藏

行业背景  在软包电池生产工艺中，外观缺陷检测是检验电池合格与否的一个重要环节软包电池铝塑膜外壳表面，质地较软易受损伤，生产过程中产生的一些缺陷，有可能会直接影响电池和电子产品的安全和可靠性目前行业主流检测方法是人工目检，其检测结果受主观因素影响很大，检测效率和准确率较低。

少数基于传统视觉方案的系统由于调试周期长、可靠性差而达不到验收标准，导致难以落地量产，软包锂电池外观自动检测存在巨大的技术空白软包电池外观AI检测系统龙睿机器视觉2.0平台的旗舰型，在外观缺陷检测领域有着成熟的应用。

该系统搭载超强深度学习算法，先进的神经网络模型学习和迁移学习等技术，搭配高像素工业相机和高清工业镜头组合，通过多维度的光源照明打光，利用光度立体技术，对软包电池进行全方位的外观瑕疵检测，并自动分拣出外观不合格的产品。

图片超强的外观检测软包电池外观检查超过40多项，涵盖了产品的所有外观面以及边角如胶纸气泡、胶纸起皱、极片缺陷、tab间距、异物、凸点、翻折、压痕、刮伤、尺寸及歪斜等，还可以兼容绿胶、热熔单面胶、热熔双面胶、蓝胶、胶膜等。

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