0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

康耐视VisionPro智能视觉软件助力孚能科技突破锂电检测瓶颈

康耐视 来源:康耐视 2025-02-21 15:32 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

锂电池制造领域,精度与效率的平衡始终是行业难题。面对锂电缺陷检测复杂度高、质量要求严苛等挑战,孚能科技通过部署康耐视VisionPro智能视觉软件,突破传统检测技术局限,最终实现漏检率<1%。

客户

孚能科技有限公司

孚能科技是全球领先的软包动力及储能电池生产商,也是中国首批实现三元软包动力电池量产的企业之一,在多地布局生产基地,致力于软包锂离子电池的研发、生产和销售。

挑战

锂电池生产是一个复杂的制造体系。在电池模组生产环节,任何因生产工艺和搬运过程造成的瑕疵,都可能导致电池品质下降,甚至对电池安全性构成严重威胁。因此,电池制造流程对生产的精确度、稳定性以及自动化程度均提出了极为严苛的要求。孚能科技在实际生产中遇到了以下挑战:

·电池检测项繁多复杂,对相机和系统配合要求高

·电池瑕疵的外形、大小随机,仅依靠瑕疵大小和亮度判断,容易出现检测误判

解决方案

VisionPro软件

VisionPro作为行业领先的计算机视觉软件,集定位、检测、识别、测量等功能于一体,可自动化、简化复杂且具挑战性的检测应用。

VisionPro能够完全满足孚能科技的生产检测需求,不仅成功解决了复杂的检测问题,而且部署和操作都简易高效。特别是在瑕疵检测方面,VisionPro增加了对瑕疵微粒的对比度、亮暗颗粒比例及颗粒总数的分析,从而提高了检测的针对性和准确率。此外,VisionPro还具有存储和查看错误对应图像、人机交互参数设置、设定参数修改权限等优异功能,极大地方便了使用和系统维护。通过VisionPro QuickBuild快速原型设计环境,孚能科技的工程师们将高级编程的先进性和灵活性与易于开发性相结合,大大缩短了项目实施周期。

效果

孚能科技在其生产基地的3条电芯模组生产线,每条部署约40台康耐视智能相机,由VisionPro软件控制执行外观、尺寸检测及设备定位。集成后的康耐视检测系统实现了在线即时检测,并最终取得了以下显著的生产成效:

·VisionPro软件编写的检测程序可轻松根据照片性质,自行判断并选取相应的检测方法,实现不良品自动剔除

· 增加对瑕疵微粒本身对比度、亮暗颗粒比例及颗粒总数分析,提高针对性和判断准确率

· 检测系统稳定运行两年多,漏检率始终牢牢控制在1%以下

康耐视VisionPro软件,助力孚能科技突破锂电检测瓶颈,引领生产升级。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 锂电池
    +关注

    关注

    263

    文章

    8828

    浏览量

    187041
  • 计算机
    +关注

    关注

    19

    文章

    7848

    浏览量

    93563
  • VisionPro
    +关注

    关注

    6

    文章

    22

    浏览量

    15935

原文标题:「实例」说话丨VisionPro软件助力孚能科技全面提升锂电检测效率

文章出处:【微信号:康耐视,微信公众号:康耐视】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    发布In-Sight 3900视觉系统:边缘AI检测速度提升4倍

    2026年5月5日,全球工业机器视觉领导者(Cognex Corporation,纳斯达克代码:CGNX)正式推出In-Sight® 3900
    的头像 发表于 05-11 09:44 1169次阅读

    邀您相约2026重庆半导体产业与电子技术博览会

    随着半导体制造对精度与一致性的要求持续提升,机器视觉在读码、检测与定位等环节的作用愈发关键。5月13–15日,将亮相第八届全球半导体产
    的头像 发表于 05-09 15:52 470次阅读

    数字炼金术疆鸿智能:EtherCAT转Ethernet/IP让倍福PLC与“看见”彼此

    数字炼金术疆鸿智能:EtherCAT转Ethernet/IP让倍福PLC与“看见”彼此 在汽车制造的精密工厂里,车身尺寸检测、涂胶轨迹
    的头像 发表于 03-13 15:03 268次阅读
    数字炼金术疆鸿<b class='flag-5'>智能</b>:EtherCAT转Ethernet/IP让倍福PLC与<b class='flag-5'>康</b><b class='flag-5'>耐</b><b class='flag-5'>视</b>“看见”彼此

    即将亮相2026温州国际工业博览会

    随着工业自动化和产品追溯需求不断提升,稳定高效的读码能力成为生产线的重要环节。3月20–22日,将亮相温州国际工业博览会,现场展示配备AI的读码器与机器视觉系统。
    的头像 发表于 03-13 11:44 670次阅读

    推出基于AI视觉技术的SLX系列产品物流业解决方案

    传统扫描方式难以在这样的真实现场保持长期可靠运行,而通过AI视觉技术赋的SLX系列产品物流业解决方案,正是为这类高复杂度场景而设计。
    的头像 发表于 02-28 11:03 624次阅读

    邀您相约2026广州国际智能制造展

    2026年3月4–6日,将携系列AI视觉解决方案亮相广州智能制造展——这是
    的头像 发表于 02-28 10:56 701次阅读

    多维融合破局,智测锂电未来 —— 维智造 VisionCon 重磅发布锂电蓝膜检测创新方案

    2026 年 1 月 22 日,古城西安迎来行业盛会 —— 由雅时国际商讯倾力打造的 VisionCon 视觉系统设计技术会议盛大启幕,维智造携基于 2.5D、2D+3D 深度融合的锂电蓝膜
    的头像 发表于 01-26 17:03 327次阅读

    安森美多系列功率器件产品助力突破AI数据中心瓶颈

    随着 AI 算力需求的爆发式增长,数据中心正面临功率密度激增、能耗加剧及行业效率标准日趋严苛的多重考验。作为功率器件领域的领导厂商,安森美(onsemi)如何助力客户突破瓶颈,以下
    的头像 发表于 01-24 17:04 2506次阅读

    友思特方案 | 突破 Jetson平台的接口性能瓶颈,Gidel 基于FPGA的高速边缘AI视觉系统

    友思特合作伙伴Gidel FantoVision 成功突破 Jetson I/O 性能瓶颈助力开发者毫无妥协地将像素数据转化为智能算力,实现边缘
    的头像 发表于 01-13 10:22 2169次阅读
    友思特方案 | <b class='flag-5'>突破</b> Jetson平台的接口性能<b class='flag-5'>瓶颈</b>,Gidel 基于FPGA的高速边缘AI<b class='flag-5'>视觉</b>系统

    AI视觉如何破解电商行业痛点

    在当前复杂宏观背景下,电子商务行业可谓挑战与机遇并存,企业如何通过提升自动化系统正常运行时间和整体设备效率(OEE)成为“破题”关键。本期课程聚焦电子商务领域的增长与挑战。提出利用“AI
    的头像 发表于 09-11 09:42 951次阅读

    携手茉丽特突破半导体视觉检测瓶颈

    随着对光学技术专家茉丽特的战略收购,两大领域的顶尖力量强强联手,构建起从光学元器件到完整视觉系统的一站式解决方案——依托
    的头像 发表于 08-26 11:13 1654次阅读

    In-Sight 8900 AI视觉系统全面赋智造体系

    随着工业制造不断向数字化、智能化深度演进,视觉检测系统也正从 “被动识别” 向 “主动预判” 加速升级。
    的头像 发表于 07-01 09:39 1427次阅读

    开疆智能CCLinkIE转ModbusTCP网关连接InSight相机案例

    开疆智能CCLinkIE转ModbusTCP网关连接InSight相机案例
    的头像 发表于 06-28 14:06 1122次阅读
    开疆<b class='flag-5'>智能</b>CCLinkIE转ModbusTCP网关连接<b class='flag-5'>康</b><b class='flag-5'>耐</b><b class='flag-5'>视</b>InSight相机案例

    邀您相约2025华南国际工业博览会

    6月4-6日,将携AI视觉核心技术与创新产品亮相2025华南国际工业博览会(以下简称“华南工博会”),全方位展示
    的头像 发表于 05-30 17:01 1643次阅读

    机器视觉助力轨道缺陷检测

    机器视觉检测助力轨道检测
    的头像 发表于 05-21 16:55 1238次阅读
    机器<b class='flag-5'>视觉</b><b class='flag-5'>助力</b>轨道缺陷<b class='flag-5'>检测</b>