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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�？？？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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