發(fā)布時(shí)間：2025-12-05
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在汽車蓄電池的自動(dòng)化生產(chǎn)流程中，極片的精準(zhǔn)上料是決定電池性能與使用壽命的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，汽車蓄電池極片的正反面結(jié)構(gòu)具有高度相似性，給自動(dòng)化上料過(guò)程中的正反面區(qū)分帶來(lái)了極大挑戰(zhàn)。一旦出現(xiàn)識(shí)別失誤導(dǎo)致極片反向安裝，不僅會(huì)造成電池內(nèi)部電路紊亂、充放電效率大幅下降，還可能引發(fā)漏液、鼓包等安全隱患，直接影響蓄電池的產(chǎn)品質(zhì)量與使用安全性。普通柔性視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)此類細(xì)微差異識(shí)別時(shí)，難以有效捕捉區(qū)分正反面的核心特征，且受環(huán)境光線影響較大，會(huì)提高識(shí)別錯(cuò)誤率，丹尼克爾通過(guò)光學(xué)優(yōu)化+AI智能分析，可提高識(shí)別準(zhǔn)確率。
一、增加上光源，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行均勻照射
在光學(xué)環(huán)境優(yōu)化層面，首要任務(wù)是構(gòu)建穩(wěn)定、均勻的圖像采集光線環(huán)境。通過(guò)采用定制化的上光源系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)極片表面的垂直均勻光線投射，光線均勻覆蓋極片的每一個(gè)區(qū)域，有效消除傳統(tǒng)點(diǎn)光源或側(cè)光源帶來(lái)的陰影死角，將極片正反面原本難以察覺(jué)的結(jié)構(gòu)差異進(jìn)行“可視化放大”， 為準(zhǔn)確判斷奠定基礎(chǔ)。
二、盤(pán)面粘貼吸光布，消除雜光干擾
僅靠上光源系統(tǒng)還無(wú)法完全隔絕外界干擾，環(huán)境雜光與底面反光仍是影響圖像質(zhì)量的重要因素，因此專業(yè)吸光布的配套使用成為光學(xué)優(yōu)化的另一重要環(huán)節(jié)。
一方面，它能像“黑洞”一樣吸收車間內(nèi)的環(huán)境雜散光，包括流水線照明燈的余光、機(jī)械設(shè)備的金屬反光、人員走動(dòng)帶來(lái)的光影變化等，避免這些雜光在極片表面形成干擾光斑或亮斑；另一方面，它能徹底盤(pán)面底面的反光路徑，防止反光與上光源光線疊加導(dǎo)致極片圖像局部“過(guò)曝”，確保采集到的極片圖像從邊緣到中心的亮度一致，細(xì)節(jié)紋理完整清晰，為AI識(shí)別提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。
三、AI深度學(xué)習(xí)樣本，提高識(shí)別準(zhǔn)確度
在圖像智能分析層面，基于優(yōu)化后采集的高清圖像數(shù)據(jù)，引入深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建極片特征識(shí)別模型。通過(guò)工業(yè)相機(jī)采集大量極片正反面樣本圖像，涵蓋不同批次、不同位置的極片特征，構(gòu)建起豐富且全面的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，利用AI對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行深度訓(xùn)練，算法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取極片正反面在不同位置、不同角度下的核心特征點(diǎn)，與傳統(tǒng)視覺(jué)識(shí)別依賴人工設(shè)定特征閾值的方式不同，AI算法能夠通過(guò)自主學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化特征判斷邏輯，從而準(zhǔn)確識(shí)別其正反面屬性。
通過(guò)光學(xué)優(yōu)化+AI智能分析的方案，可大幅提高極片正反面識(shí)別的準(zhǔn)確率，有效杜絕了因識(shí)別失誤導(dǎo)致的生產(chǎn)故障，不僅降低了人工復(fù)檢的成本，還能提升生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性，為汽車蓄電池的規(guī)?；?、高品質(zhì)生產(chǎn)提供可靠的技術(shù)支撐。
