方案背景

（一）檢測需求：

1. 引導電芯上下料：焊接機、包裝機、封裝機等抓取Tab或極耳邊緣，引導上下料，精度±0.5mm

2. 電芯尺寸測量：貼膠前對極耳、Tab和sealant各邊緣尺寸進行測量，貼膠后對綠膠位置進行測量，下料前對電芯成品進行總長寬、各部件尺寸進行測量，測量精度±0.5mm；

3. 電芯缺陷檢測：繞膠機處進行下料檢測（表面異物、膠紙折疊、極片翻折等）、焊接機處對極耳焊接質量進行檢測（極耳破損、焊裂、漏焊、金屬碎屑等）、折彎機處對涂膠效果進行檢測（漏涂、斷膠）

（二）痛點和問題：

1. 金屬極耳材質具有高反光的特性，極耳有缺陷時成像一致性差，對AI檢測能力要求高；

2. 鋁塑復合膜材料的外殼柔軟特質導致成像一致性難以保證

方案優勢

1. 使用傳統算法與深度學習相結合的缺陷檢測方案，將缺陷分級，針對不同缺陷采用最優檢測策略；支持所有缺陷的分類，可根據客戶要求開放工藝參數，根據生產情況靈活調整；

2. 軟件界面支持靈活配置，擁有豐富的圖表控件，靈活易用；

3. 擁有貼近業務邏輯的軟件功能，支持但不限于閉環糾偏、數據分電芯管理、生產數據統計、MES交互、報表生成、一鍵換型、日志保存、權限管理、點檢功能等，賦能生產管理；

4. 軟硬件全棧自研，支持靈活定制；

方案架構

（一）方案描述： 

線體設備與視覺需求如下，因軟包電池的尺寸及工藝都較為非標，實際選型需按照設備設計的可用空間、精度需求等進行硬件選型；軟件層面上我司開發了鋰電行業專用框架軟件，具有引導式調試、UI靈活配置、MES交互等更貼近業務需求的軟件功能，可降低整線的調試維護成本。

（二）架設示意圖：

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