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OPT助力锂电行业视觉应用新突破
在智能化生产历程中，机械视觉的导入提升了锂电行业的产能与效率，同时大大提高了缺陷的检出率。
用于瑕疵检测的深度学习软件，具备灵活的数据标注 ；自动的模型构建、模型学习 ；高可信度的模型结果评估等功效。有效解决古板机械学习算法在庞大场景下鲁棒性差、检测精度低、适应性差等问题。
别的，为进一步满足市场需求，OPT推出自主开发的智能视觉软件，不但精准度更高，速度更快，且二次开发更为简洁、使用越发便当。
软件接纳图形化编程取代代码编程，让用户在无编程的情况下，通过参数配置，快速实现视觉项目，从而缩短项目开发周期。其流程设计、流程复用方法以及流程与事件触发机制的组合方法，能够简化视觉检测项目流程，更有效的适应锂电行业品质管控和检测需求。
在硬件领域，从相机、镜头、光源到3D激光轮廓扫描仪、工业读码器等硬件方面不绝进行产品优化与迭代，以满足锂电差别场景的应用需求。
■? 产品特性
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区分率涵盖2k~16k ；
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高速、高灵敏度、低噪音 ；
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相机集成高速线阵图像传感器、大规？杀喑搪呒耪罅，并通过高速工业Camera Link总线外输出数据。
■? 产品特性
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高精度、低畸变 ；
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产品笼罩4k、8k和16k线阵相机应用 ；
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针对锂电检测的线扫镜头，拥有行业领先的高区分率性能。
■? 产品特性
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锂电前段高亮高均匀线形光源系列，亮度可达500万lux ；
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兼容反光和非反光质料 ；
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光源发散角度小，兼容种种事情距离。
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X轴水平偏向高达3200点像素点 ； -
采样速度最快可达67000轮廓/秒 ； -
3D算法和2D算法灵活配置，相互融合 ； -
特有激光焊接后焊缝瑕疵检测3D专用算法，可对焊接不良自动区分，调试周期短且稳定。
■? 产品特性?
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集成可控光源，可实现读码光源分路控制 ；
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内置深度学习算法读码，高效读取种种条码和二维码 ；
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通讯接口富厚，支持TCP/IP、ProfiNet、EtherNet IP、FTP等常用通讯协议。
在锂电行业视觉应用领域，OPT有着多年的技术积累和沉淀，如今已完成了锂电各工序环节的视觉应用全笼罩。
【OPT视觉应用锂电全工序】
激光分切工序接纳激光切割出极片极耳，生产历程中实时在线检测缺陷(漏金属、破损、余料、mark孔、接带、气泡、脱碳、白点等)、尺寸(极片长度、极片宽度、极耳高度、分切宽度等)。凭据分切尺寸、极耳高度等进行纠偏闭环，并对不良极片打标。
检测需求
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检测极片正反外貌瑕疵 ；
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分条前的极片幅宽 ；
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AT9的宽度(阴极) ；
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极耳尺寸及外观 ；
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分条后的极片宽度、EA。
■? 检测计划
高速线扫描相机+面阵相机，输出纠偏数据，实时处理种种需要打标的瑕疵和尺寸，上传数据。
【检测效果】
在锂电瑕疵检测中，通常需要对电池壳顶盖密封钉进行焊接缺陷(炸点、缺焊、焊孔、翘钉焊接、无钉焊接)检测，以包管锂电池的宁静性能。
由于焊后图案的不可预测性，使用古板相机进行检测时，很难将所有瑕疵特征进行泛起。在实际使用历程中，通过3D检测技术配合AI及瑕疵算法能够有效的对瑕疵种类进行区分。
■? 检测计划
焊接轨迹自己高低不平且高度变革平缓，但缺陷往往在高度上保存突变。利用缺陷的高度突变信息，通过3D激光轮廓扫描仪和特有激光焊接后焊缝瑕疵检测3D专用算法将保存高度突变的区域进行标记。
【检测效果】
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