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近年来，，， ， ，，，随着我国新能源汽车市场的爆发，，， ， ，，，动力电池需求一直增添。。。。。。。在电池预焊、周边焊、密封钉焊接、顶盖焊接等环节，，， ， ，，，焊缝容易泛起炸焊、断焊、爆点、针孔、偏光等缺陷。。。。。。。这些缺陷严重影响动力电池的品质，，， ， ，，，爆发清静隐患，，， ， ，，，焊接历程中缺陷的检测和预防变得越来越主要。。。。。。。锂电池性能和品质的提升，，， ， ，，，不但需要在质料和设计上一直突破，，， ， ，，，也需要在生产制造的工艺及装备上一连立异和刷新。。。。。。。
机械视觉作为自动化装备的“眼睛”和“大脑”，，， ， ，，，将视觉检测引入到检测装备中已经成为主流趋势。。。。。。。图像处置惩罚系统的引入，，， ， ，，，将推动自动化装备向智能化偏向转型，，， ， ，，，推进动力电池向高容量、高清静性、高品质以及低本钱偏向生长。。。。。。。面临目今市场情形，，， ， ，，，捷翔在软件、硬件和算法方面一直举行手艺研发和产品优化，，， ， ，，，以为锂电行业客户提供更好的产品和效劳。。。。。。。
（一）算法立异
（1）异源数据融合的缺陷检测计划
3D相机在图像收罗历程中，，， ， ，，，不但可以获得2D灰度图像信息，，， ， ，，，也可以获得3D高度图像信息。。。。。。。怎样将两者团结起来，，， ， ，，，解决焊接历程中的缺陷检测和分类，，， ， ，，，捷翔一直举行算法探索和测试。。。。。。。由于3D图像具有无效像素、差别产品和视角拍摄的高度规模差别很大等特点，，， ， ，，，将3D高度图像输入到深度学习检测网络中，，， ， ，，，训练历程很难收敛。。。。。。。捷翔接纳自研的异源数据融合算法，，， ， ，，，将灰度图像和深度图像举行融合，，， ， ，，，有用地提升了焊缝检测漏检率和误检率。。。。。。。
（2）基于自由曲面的图像差分检测计划
电池外貌并不是规则的平面，，， ， ，，，若是使用平面作为基准，，， ， ，，，很容易泛起误检的征象。。。。。。。捷翔自研的自由曲面算法，，， ， ，，，将高度图像举行局部插值采样处置惩罚，，， ， ，，，可以获得电池外貌的局部规模近似基准图像，，， ， ，，，然后基于图像差分要领，，， ， ，，，可以获得缺陷检测信息。。。。。。。
（3）基于深度学习的无效像素填充算法
深度学习在图像识别、目的分类等方面均有较好的应用，，， ， ，，，成为各个领域的一个研究热门，，， ， ，，，可是基于深度神经网络在深度图像中的应用和探索并未几。。。。。。。捷翔为相识决高度图像中的点云无效像素缺失的问题，，， ， ，，，基于卷积神经网络设计了无效像素填充算法，，， ， ，，，很好地修补了点云模子外貌残破的孔洞区域，，， ， ，，，算法基于CUDA举行并行算法优化，，， ， ，，，提升了焊缝检测的效率和准确率。。。。。。。
（二）软件平台立异
接纳图形化编程，，， ， ，，，让用户在可视化的情形下，，， ， ，，，举行参数设置，，， ， ，，，快速实现项目安排，，， ， ，，，缩短项目安排的周期。。。。。。。融合图像收罗、图像剖析、通讯等功效于一体，，， ， ，，，为客户提供端到端的视觉解决计划。。。。。。。图像剖析模浚浚浚� ？？楹钦闪俊⑿挝还罴觳猓ㄆ矫娑取⒏叨炔睢⒙掷取⒋植诙鹊龋⑼饷仓柿科饰觥⑹侗穑ǘ搿⑻跣温搿⒆址┮约�3D视觉指导等。。。。。。。
视觉在线检测系统作为可同时实现高度轮廓、三维点云数据收罗和三维数据在线丈量的3D应用系统，，， ， ，，，已经大批量应用于高精度、高速、在线3D定位、丈量、缺陷检测场景。。。。。。。自研算法和傻瓜式的操作使得很是适合种种非接触式丈量场景，，， ， ，，，功效、性能及稳固性已在苹果产线使用验证，，， ， ，，，获得客户的高度认同。。。。。。。
将古板图像处置惩罚与深度学习处置惩罚相团结，，， ， ，，，为客户提供综合解决计划。。。。。。。使用卷积神经网络自动提取图像特征，，， ， ，，，从而实现产品瑕疵检测、分类等功效。。。。。。。深度学习工具操作简朴，，， ， ，，，零代码开发，，， ， ，，，用户只需要手动标注目的，，， ， ，，，使用标注信息自动完成模子训练和学习，，， ， ，，，有用地解决了古板算法难以解决的重大问题。。。。。。。在锂电行业应用中，，， ， ，，，深度学习团结古板图像处置惩罚算法缺陷的准确检出率可达99.9%以上，，， ， ，，，缺陷品级和缺陷种别分类由古板的40%提升到98%以上。。。。。。。
（三）3D视觉和深度学习在锂电行业中的立异案例
1、顶盖焊后检测
2、密封钉检测
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