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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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