新能源汽车“烤”验频上热搜，电池包蓝膜后的外观检测有多难？

2022年全球经济下行，但是有两个行业的增速却超过100%：一个是直播电商，一个是新能源车。在全球共识极度匮缺的当下，碳中和，新能源算是少数有共识的全球大趋势。从今年上半年新能源汽车的销量上不难看出，每卖出5辆汽车，就有一辆是新能源车。由此可见电动化的浪潮下，新能源汽车越来越多的成为消费者购车的选择对象。但是近期，高温天气新能源汽车是否能经得过“烤”验频上热搜，锂电池安全问题再次引发消费者广泛关注。事实上，随着TWH时代的到来，各大主机厂对电池制造的工艺要求愈发严苛，从前端的极片制造到后端的模组组装，几乎每一个工位都会用到视觉检测技术，特别是在电芯制造工艺段，例如密封钉的焊缝检测，顶盖焊焊缝检测以及包蓝膜后的外观检测等行业痛点和难题上，品质管控要求极为严格。针对锂电行业的这些痛点，今天，我们就来聊聊电池包蓝膜后外观缺陷检测，详细了解昂视智能视觉处理系统在这类缺陷检测中的优异表现吧。

应用描述

动画电池包覆蓝膜是生产过程中的一道重要工序。蓝膜，又名隔离膜、防粘膜、保护膜等，有红、绿、蓝、白、黑等多种颜色，分为单面离型膜和双面离型膜，在动力电池中使用的通常为蓝膜。
作为一种绝缘材料，蓝膜将电芯与电芯之间分隔开来，阻隔单个电芯因各种故障对其他电芯造成的影响，防止“一损俱损”。蓝膜的厚度小，仅在0.015mm-0.20mm间，在生产过程中容易出现划痕、破损、褶皱等缺陷，这些缺陷有的会影响产品外观，有的甚至会对产品功能造成损害。

技术挑战

蓝膜本身光学特性致使许多缺陷特征不明显，传统算法过漏检率极高

缺陷种类极多且部分缺陷种类样本难以收集

产线节奏较快，对软件的算法效率的要求较高

解决方案

采用昂视Visionet系列智能视觉处理系统，可以很好地解决微小气泡的缺陷、划痕，以及包膜边缘不平整等外观缺陷问题。昂视Visionet系列智能视觉处理系统，通过自主算法，在与周围浓淡进行比较的同时，进行瑕疵和污点的检测，不仅具备卓越的检测性能，还可以通过灰度、形状、个数、大小等指标筛选出要检测的缺陷，可生成最适合检测的图像，并抽取其共性特征，有效提高检测稳定度，降低因错误导致检测无效的操作，还可以提取高度变化的部分，稳定识别，操作简单，效率高。

昂视Visionet系列智能视觉处理系统，通过高速连续拍摄，存储的同时并行检测，无需等待，可实现稳定检测和可视化操作，有效预防因处理速度问题产生的漏检率，突破了因检测能力不足无法进一步增产的瓶颈。

其实对于现阶段新能源车存在的问题，消费者大可不必过度担心，新能源汽车作为国家战略层面的“能源安全”和“制造强国”两个核心，未来这些问题都不是问题。昂视，从成立之初就深耕机器视觉行业，历经多年的行业沉淀，拥有完全独立自主的算法平台，可以对标海外一流的算法库，基于自研核心算法，开发了拥有自主知识产权的2D，3D，深度学习视觉软件，同时依托于制造企业项目的实战算法积累，现已拥有大量的锂电行业应用案例，可为您从产品选择到生产线运行，提供科学的整体解决方案。