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当前位置： 深圳市视觉龙科技有限公司 / 项目案例 / 软包电池外观AI检测系统
软包电池外观AI检测
自动化
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1.00万元
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| 自动化解决方案 | 用工情况 | 产能(每8小时) | 良品率 |
| 实施前 | 300人 | -- | -- |
| 实施后 | 5人 | -- | -- |
设备布局
工艺流程
在软包电池生产工艺中，外观缺陷检测是检验电池合格与否的一个重要环节。软包电池铝塑膜外壳表面，质地较软易受损伤，生产过程中产生的一些缺陷，有可能会直接影响电池和电子产品的安全和可靠性。
龙睿机器视觉2.0平台的旗舰型，在外观缺陷检测领域有着成熟的应用。该系统搭载超强深度学习算法，先进的神经网络模型学习和迁移学习等技术，搭配高像素工业相机和高清工业镜头组合，通过多维度的光源照明打光，利用光度立体技术，对软包电池进行全方位的外观瑕疵检测，并自动分拣出外观不合格的产品。
软包电池外观检查超过40多项，涵盖了产品的所有外观面以及边角。如胶纸气泡、胶纸起皱、极片缺陷、tab间距、异物、凸点、翻折、压痕、刮伤、尺寸及歪斜等，还可以兼容绿胶、热熔单面胶、热熔双面胶、蓝胶、胶膜等。
项目成效
| 自动化解决方案 | 用工情况 | 产能(每8小时) | 良品率 |
| 实施前 | 300人 | -- | -- |
| 实施后 | 5人 | -- | -- |
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