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的重要組成部分，有著前所未有的發展機遇，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、涂布區高低反射率材料高動態成像、微米級極片毛刺動態成像等難題，以及缺陷精確分類分級、海量數據實時精確檢測帶來的挑戰。為此，凌云光積極投入研發資源，在極片工藝質量檢測領域取得一系列創新實踐解決方案。
精準成像
創新方案1
面對鋰電行業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，成功解決高動態范圍成像難題，實現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，實現毛刺缺陷在線檢測。
智能AI算法
創新方案2
目前凌云光建立的擁有500W樣本工業專用數據集， 有60+工業級缺陷智能AI檢測算法加持，在NG 缺陷樣品有限、少量訓練樣本數據集的情況下，能實現像素級的檢測精度；適應弱缺陷/相似缺陷，78種缺陷類型分類準確率>99.7%。逐步實現人眼檢測與工業視覺標準的統一，建立了科學的度量標準與質量管理體系。
實時處理
創新方案3
基于凌云光自研一體式異構嵌入式處理平臺實現10Gbps帶寬數據的采集、傳輸和AI算法實時處理，在120m/min的高速產線上仍能實現像素精度0.05mm的高精度檢測，經客戶驗證取得了良好效果。
未來，凌云光還將充分發揮公司20多年來在先進光學成像、智能制造領域的研發積累，逐步完善鋰電生產全工藝段質量檢測與管理解決方案，滿足鋰電行業極限制造的嚴苛要求。
據了解，此次工業視覺大會是一次增強研產深度交流與合作的行業盛會，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。
