AI赋能锂电缺陷检测！海康机器人深度学习算法展现超群智慧

        随着新能源车需求的持续增长，锂电池在新能源汽车行业的应用前景广阔。目前锂电池包括硬壳和软包电池，硬壳则可分为圆柱电池和方形电池。其中方形电池凭借其充放电倍率、循环寿命、安全性等方面的优势，成为一种主流的电池封装应用。

方形电池工艺链

锂电池工艺链分为前、中、后三段，以方形电池为例，其工艺链中存在大量的质检需求，传统视觉检测可满足各工艺环节的定位和纠偏应用。

       而在极片、焊缝、绝缘隔膜等需要检测表面缺陷的工序中，传统视觉检测的精度受缺陷形态影响，通过针对性调参后，易消耗过多的内部资源，效果可能仍无法达到预期。因此，对锂电行业内的缺陷检测引入深度学习算法，使用一定量缺陷样本来训练生成AI模型，让AI来判断缺陷和位置，可达到较不不检测效果。

海康机器人VM算法开发平台

       VM算法开发平台作为海康机器人的核心智能产品，不仅包含了定位、测量、处理等传统视觉模块，更集成图像分割、字符训练、图像分类、目标检测、图像检索、实例分割以及异常检测等AI算法模块，可使用VisionTrain对需要用到的AI模块进行学习训练。此外，海康机器人与多家企业合作，基于VM算法开发平台，构建持续、高效、开放的生态合作圈。今天我们就为大家分享四则合作伙伴运用VM图像分割完成的缺陷检测案例。

       在工艺前段的极片预分切工序中，会将宽度较长的极片卷按需求分切成多卷窄条极片，同时需要对极片正反面（阴阳极）进行缺陷检测，缺陷类型包括掉料、破损、折痕、划痕、凹坑等。