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在碳達峰、碳中和的全球大背景下，新能源電池作為綠色產業(yè)的重要組成部分，有著前所未有的發(fā)展機遇，同時質量安全問題也面臨嚴峻考驗，其生產全工藝段嚴格的質量檢測和管理十分必要。

在大會“AI賦能的計算成像與智能檢測”分論壇上，凌云光秦慶旺博士做了《視覺+AI助力鋰電極片工藝質量升級》的精彩分享。他表示：在鋰電極片涂布及輥分工藝段，還存在箔材、涂布區(qū)高低反射率材料高動態(tài)成像、微米級極片毛刺動態(tài)成像等難題，以及缺陷精確分類分級、海量數(shù)據(jù)實時精確檢測帶來的挑戰(zhàn)。為此，凌云光積極投入研發(fā)資源，在極片工藝質量檢測領域取得一系列創(chuàng)新實踐解決方案。

面對鋰電行業(yè)極限制造不斷提升的工藝要求，凌云光通過單相機光源同步頻閃分時曝光技術，成功解決高動態(tài)范圍成像難題，實現(xiàn)虛邊缺陷的精準抓取和測量，并能對氣泡、暗痕、褶皺等缺陷清晰成像。同時，通過光學自動追焦控制技術，解決微米級高速高分辨大景深成像難題，實現(xiàn)毛刺缺陷在線檢測。

目前凌云光建立的擁有500W樣本工業(yè)專用數(shù)據(jù)集， 有60+工業(yè)級缺陷智能AI檢測算法加持，在NG 缺陷樣品有限、少量訓練樣本數(shù)據(jù)集的情況下，能實現(xiàn)像素級的檢測精度；適應弱缺陷/相似缺陷，78種缺陷類型分類準確率>99.7%。逐步實現(xiàn)人眼檢測與工業(yè)視覺標準的統(tǒng)一，建立了科學的度量標準與質量管理體系。

基于凌云光自研一體式異構嵌入式處理平臺實現(xiàn)10Gbps帶寬數(shù)據(jù)的采集、傳輸和AI算法實時處理，在120m/min的高速產線上仍能實現(xiàn)像素精度0.05mm的高精度檢測，經(jīng)客戶驗證取得了良好效果。

未來，凌云光還將充分發(fā)揮公司20多年來在先進光學成像、智能制造領域的研發(fā)積累，逐步完善鋰電生產全工藝段質量檢測與管理解決方案，滿足鋰電行業(yè)極限制造的嚴苛要求。

據(jù)了解，此次工業(yè)視覺大會是一次增強研產深度交流與合作的行業(yè)盛會，CCF會士、中國工程院院士王耀南，CCF計算機視覺專委會副主任、上海科技大學副教務長虞晶怡等重磅嘉賓與會并做精彩分享。