
鋰電池生產(chǎn)工序繁多、結(jié)構(gòu)精密。傳統(tǒng)人工目檢主要依靠質(zhì)檢人員主觀判斷,效率低,還容易錯檢、漏檢。
同時,由于鋰電質(zhì)檢缺陷數(shù)據(jù)存在數(shù)量稀缺、難以獲取且分布不均等難題,也制約了AI技術(shù)在這一流程中的應(yīng)用和普及。
借助商湯AI大裝置SenseCore海量算力支持和“書生通用大模型體系”強大的學(xué)習(xí)能力,商湯已成功實現(xiàn)少樣本、零樣本的工業(yè)視覺智能算法開發(fā)能力,并形成了以“智能工業(yè)相機+低代碼模型自訓(xùn)練平臺”為核心,面向鋰電整線不同場景流程的多種缺陷檢測系統(tǒng),1+1+N助力質(zhì)量+效率雙提升。

SensePower低代碼模型自訓(xùn)練系統(tǒng)作為面向鋰電、能源、電子等行業(yè)的模型生產(chǎn)平臺,擁有泛制造場景中缺陷檢測、物品定位、信息識別等能力,能夠以低代碼幫助客戶快速搭建視覺應(yīng)用。 基于領(lǐng)先的技術(shù)能力,商湯軟硬一體鋰電質(zhì)檢解決方案可實現(xiàn):
多算法智能質(zhì)檢應(yīng)用:基于商湯液態(tài)鏡頭與SensePowerInsight智能相機,配合原創(chuàng)電芯表面檢測、極耳錯位、極耳翻折類缺陷等工業(yè)質(zhì)檢AI算法,實現(xiàn)高精度、高效率的極耳、電芯缺陷檢測。
焊接類缺陷檢測應(yīng)用:采用3D線陣相機采集頂蓋焊錫2D與3D圖像數(shù)據(jù),搭配商湯工業(yè)質(zhì)檢AI算法,將2D與3D數(shù)據(jù)同步處理,可快速、準(zhǔn)確地解決焊錫爆點、針孔、偏光、凸點等焊縫類缺陷。

▎降本增效,助力鋰電產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級
基于自研AI算法和一系列軟硬一體的缺陷檢測應(yīng)用,商湯正積極推動視覺AI技術(shù)在鋰電生產(chǎn)、質(zhì)檢中廣泛應(yīng)用,賦能鋰電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 目前,商湯正與國內(nèi)多家主流鋰電公司深入合作,推動視覺AI技術(shù)在鋰電質(zhì)檢流程中落地。

中國鋰電行業(yè)已邁入國際化競爭行列,在開放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)中,商湯將以扎實的技術(shù)實力深入挖掘行業(yè)需求,以創(chuàng)新產(chǎn)品和解決方案助力客戶實現(xiàn)品質(zhì)與生產(chǎn)力躍階式提升。
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原文標(biāo)題:商湯軟硬一體鋰電質(zhì)檢解決方案,助力鋰電生產(chǎn)質(zhì)量、效率雙提升
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原文標(biāo)題:商湯軟硬一體鋰電質(zhì)檢解決方案,助力鋰電生產(chǎn)質(zhì)量、效率雙提升
文章出處:【微信號:SenseTime2017,微信公眾號:商湯科技SenseTime】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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