機(jī)器視覺(jué)“全棧式”趨勢(shì)漸顯 AI賦能鋰電產(chǎn)線智造變革

人工智能時(shí)代來(lái)臨，鍛造鋰電產(chǎn)業(yè)全生命周期智能化能力，成為企業(yè)降本增效、提升競(jìng)爭(zhēng)力的新手段。從鋰電池的生產(chǎn)制造過(guò)程來(lái)看，電池材料、電芯及PACK封裝等各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生中產(chǎn)生的毛刺、劃痕、露箔、氣泡、褶皺、暗斑、亮斑、掉料等缺陷，都將嚴(yán)重影響鋰電池產(chǎn)品的性能和品質(zhì)。電池企業(yè)更加苛求產(chǎn)線工藝的檢測(cè)精度、檢測(cè)速度、圖像傳輸、缺陷分析等。

鋰電產(chǎn)業(yè)大規(guī)模制造背景下，推進(jìn)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)智能化迭代，使電池質(zhì)量管控再上新臺(tái)階，成為鋰電池企業(yè)走向大規(guī)模智能制造必然要求，也是鋰電池生產(chǎn)企業(yè)解決質(zhì)量和效率問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)從ppm到ppb升級(jí)的必然選擇。

基于此，具有核心競(jìng)爭(zhēng)力并能一站式響應(yīng)鋰電智能改造的機(jī)器視覺(jué)企業(yè)，將爆發(fā)巨大的發(fā)展機(jī)遇。順應(yīng)鋰電產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，經(jīng)過(guò)持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)驗(yàn)證，華漢偉業(yè)正式發(fā)布了iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)。

該平臺(tái)是華漢偉業(yè)圍繞工業(yè)AI技術(shù)能力矩陣，基于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)開發(fā)的一款端到端全流程AI工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)?；凇?+N+X=∞”的系統(tǒng)平臺(tái)構(gòu)建，iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)可為鋰電池生產(chǎn)全過(guò)程提供精準(zhǔn)、高效、智能化的檢測(cè)服務(wù)。

通過(guò)多個(gè)模態(tài)與多應(yīng)用場(chǎng)景的配套組合，經(jīng)由華漢偉業(yè)底層算法邏輯迭代，可以在不同行業(yè)中形成過(guò)萬(wàn)種視覺(jué)系統(tǒng)部署方案，從而為各企業(yè)的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)提供深度、定制化的服務(wù)。

通過(guò)打造鋰電池生產(chǎn)過(guò)程全棧式/一站式的智能機(jī)器視覺(jué)解決方案，華漢偉業(yè)iSense AI也將極大提升相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量管控能力，賦能鋰電池全生命周智能改造。

機(jī)器視覺(jué)智能化演變

在終端產(chǎn)業(yè)“高精尖”的發(fā)展要求下，機(jī)器視覺(jué)的智能化訴求越加明顯。鋰電產(chǎn)業(yè)作為萬(wàn)億級(jí)賽道，大規(guī)模交付下的智能制造變革，其嚴(yán)苛的品質(zhì)要求更是支撐了機(jī)器視覺(jué)智能化的演變邏輯。華漢偉業(yè)賦能鋰電產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，在機(jī)器視覺(jué)上已不斷迭代其底層算法邏輯和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

此次，華漢偉業(yè)正式發(fā)布了iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)，正是契合鋰電產(chǎn)業(yè)品質(zhì)苛求從PPM級(jí)別到PPB級(jí)別轉(zhuǎn)變下，基于其在視覺(jué)算法領(lǐng)域的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，解決鋰電生產(chǎn)機(jī)器視覺(jué)終端的多個(gè)痛點(diǎn)。

在前沿AI技術(shù)探索上，華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)從多角度圖像、明暗場(chǎng)序列號(hào)圖像、多光譜光度立體圖像、RGB-D多模態(tài)數(shù)據(jù)、相位偏折圖像構(gòu)建成像技術(shù)，適應(yīng)不同檢測(cè)需求，并對(duì)劃痕、破損、褶皺等問(wèn)題進(jìn)行精準(zhǔn)溯源。

在實(shí)際的工業(yè)驗(yàn)證場(chǎng)景中，華漢偉業(yè)沉淀了高精度的算法模型，在豐富產(chǎn)品功能的同時(shí)，對(duì)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)模型可進(jìn)行快速迭代。例如，通過(guò)智能缺陷區(qū)域采樣，iSense AI對(duì)于超高分辨率分割算法，可以瞄準(zhǔn)缺陷區(qū)域目標(biāo)，從而提升缺陷特征的抽取能力；在OCR內(nèi)置預(yù)訓(xùn)練字庫(kù)，內(nèi)置通用模型，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確率達(dá)99.9%以上；在3D異常檢測(cè)中，基于點(diǎn)云正常樣本數(shù)據(jù)，完成異常缺陷的檢測(cè)和識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)細(xì)微缺陷的精準(zhǔn)分析。

在此基礎(chǔ)上，華漢偉業(yè)全新一代iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)構(gòu)筑了五大核心優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)工業(yè)質(zhì)檢升維。

①持續(xù)學(xué)習(xí)：基于深度學(xué)習(xí)特性，根據(jù)新數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)新的產(chǎn)品形態(tài)，降低災(zāi)難性遺忘。②產(chǎn)線快速部署換型：支持一鍵遷移學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)多型號(hào)、多類型工件的快速換型部署；視覺(jué)方案原型驗(yàn)證，縮短視覺(jué)項(xiàng)目集成及部署的時(shí)間周期。③帶噪學(xué)習(xí)：提升高噪音比下的學(xué)習(xí)魯棒性；異常數(shù)據(jù)自動(dòng)糾正和剔除。④自動(dòng)缺陷樣本生成：缺陷樣本生成，滿足小樣本學(xué)習(xí)需求。增強(qiáng)樣本的豐富性，降低數(shù)據(jù)的長(zhǎng)尾效應(yīng)。⑤更低樣本依賴：需要樣本<200張，檢測(cè)準(zhǔn)確率>99%；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，只需要良品，滿足異常檢測(cè)需求；超分辨率圖像，非均勻一致性采樣。

構(gòu)建機(jī)器視覺(jué)全棧式解決方案

響應(yīng)鋰電大規(guī)模制造訴求，在鋰電生產(chǎn)全鏈路中鍛造更強(qiáng)的品質(zhì)交付能力，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)所起的作用日益凸顯。從過(guò)去的工藝經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，由于電池制造每個(gè)工序的工藝需求不同，檢測(cè)類型也有區(qū)別，對(duì)于視覺(jué)檢測(cè)企業(yè)而言，不僅要有光學(xué)成像、算法處理、軟件架構(gòu)的技術(shù)底蘊(yùn)，還要求對(duì)不同工序段工藝有深刻理解。

華漢偉業(yè)此前已經(jīng)完成制片、電芯、模組/PACK全工序視覺(jué)檢測(cè)覆蓋。在新一代推出的iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)上，通過(guò)系統(tǒng)化的平臺(tái)構(gòu)建，在全工序基礎(chǔ)上進(jìn)一步升維形成全棧式/一站式視覺(jué)檢測(cè)解決方案。

華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)，基于深度學(xué)習(xí)，通過(guò)打造跨產(chǎn)品型態(tài)模型，可實(shí)現(xiàn)端到端全流程AI工業(yè)質(zhì)檢。相比于傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)在不同工序進(jìn)行工業(yè)問(wèn)題檢測(cè)、溯源，華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可一站式完成不同電池生產(chǎn)環(huán)節(jié)的視覺(jué)檢測(cè)服務(wù)。

iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)打造的“1+N+X=∞”全場(chǎng)景適配能力，即一個(gè)平臺(tái)，N個(gè)模態(tài)，X個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。在多模態(tài)領(lǐng)域，華漢偉業(yè)可形成2D+AI，2D+3D+AI，3D+AI等不同的搭配組合，適配不同的細(xì)分場(chǎng)景，形成高效、精準(zhǔn)的智能檢測(cè)服務(wù)體系。

依靠“1+N+X”多模態(tài)特質(zhì)與底層算法形成合力，iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)已形成20000+的視覺(jué)系統(tǒng)部署方案，對(duì)包括鋰電、半導(dǎo)體、3C等不同行業(yè)的缺陷檢測(cè)問(wèn)題提供深度定制化的解決方案。

鋰電池的生產(chǎn)制造是華漢偉業(yè)iSense AI智能視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)的試金石，規(guī)模交付下的品質(zhì)訴求，對(duì)工業(yè)質(zhì)檢平臺(tái)提出極限的效率要求。但iSense AI的野心遠(yuǎn)不止于此。產(chǎn)業(yè)智能化變革演進(jìn)下，由智能化所驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)鏈深度融合已經(jīng)成為生態(tài)鏈、價(jià)值鏈的賦能。

中國(guó)科學(xué)院院士歐陽(yáng)明高公開表示，中國(guó)擁有世界最大的動(dòng)力電池產(chǎn)業(yè)，但發(fā)展至今，面臨著一系列的挑戰(zhàn)，例如增速放緩、利潤(rùn)率降低、產(chǎn)品迭代加快等等。對(duì)此，解決方案在于基于大模型實(shí)現(xiàn)電池全生命周期智能化。

從iSense AI系統(tǒng)本身，以智能化改造為矛，已經(jīng)構(gòu)建起了環(huán)境、產(chǎn)品、設(shè)備的流程閉環(huán)。iSense AI系統(tǒng)從鋰電池全生產(chǎn)環(huán)節(jié)，所構(gòu)建起的數(shù)據(jù)流通閉環(huán)，不僅使得質(zhì)檢調(diào)整的反應(yīng)速度、缺陷檢查效率、人效大幅提升，也在生產(chǎn)過(guò)程中促進(jìn)上下游的高度協(xié)同，成為電池全生命周期智能改造的關(guān)鍵一環(huán)。在行業(yè)不斷的升維競(jìng)爭(zhēng)中，賦能鋰電生產(chǎn)全棧式/一站式智能改造，華漢偉業(yè)也將迸發(fā)更大的經(jīng)濟(jì)效益。