产业新周期下，动力电池正在向“极限制造”迈进，想要实现以极限效率、极限品质、极限成本为核心的极限制造，整个行业需要导入新思路、新角色，从而推动动力电池智能制造的落地。
核心器件自主能力强
AI技术加持
针对锂电池检测需求独创的AI技术具备三大优势：
小样本学习能力：能够利用少量图像样本，基于迁移学习、蒸馏技术，实现小样本的训练和推理，快速实现稳定检测和准确分类；
模型自迭代：对新增样本、错分样本迭代学习，达到很好的表现效果；
迁移学习：针对新材料、新产线，将已存在的模型应用于新的任务，避免冷启动，实现快速适应。
机器视觉底层核心算法自主程度高
储备自研算法库，并持续进行更新优化，不断进行积累和学习。能够根据实际应用场景，选择所需模块或定制开发，实现效率的提升。
就视觉检测系统而言，成像、算能、平台、整机系统等均会影响检测结果，当某台设备中一些因素发生变化，或者多台设备中一些因素不一致，都会导致检测结果的不一致。针对上述各个因素，凌云光通过一系列的设计规范与监控模块，保障检测结果的一致性。
在这些优势技术的加持下，凌云光可配置视觉系统在锂电池生产全工序都有广泛的应用。原材料中，满足隔膜、铝塑膜、铜铝箔检测需求；前段工序中，极片预涂、涂布检测，极片辊压分切检测、极片激光切检测；中段工序中，叠片卷绕检测；后段工序中，裸电芯、包mylar、超声焊、顶盖预焊、顶盖周边焊、插钉机、密封钉焊接质量检测以及电芯成品外观检测等。
未来，随着机器视觉加速渗透锂电领域，凌云光将以更加贴近客户需求的产品和解决方案帮助客户降本增效，助力行业智造升级！
2022-11-03
2021-11-15
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