焦點信息:亮相BTF 2023，康耐視機器視覺賦能動力電池制造

一方面，隨著新能源產品與技術的層出不窮，激勵政策不斷促進，新能源汽車進入爆發期，現已成為未來汽車產業發展的導向與目標。新能源汽車行業高景氣帶動鋰電池進入高成長時代，全球動力鋰電池裝機量快速增長。而中國作為動力鋰電池生產大國，在鋰電池增長動力轉換之際，正乘著東風迅速崛起。另一方面，全球各國紛紛提出“零碳”目標，帶到了儲能電池的蓬勃發展。據綜合預測，未來5年鋰電池行業將持續增長。

3月7日，上海國際新能源鋰電池技術展覽會（BTF）在上海新國際博覽中心正式開幕，康耐視攜全新鋰電池制造技術亮相本次展會。展臺現場，康耐視新能源行業經理萬曙峰向我們介紹針對鋰電池制造流水線檢測的智慧解決方案，如何幫助動力電池生廠商攻克難點、實現突破。

打造針對性產品，好實力服務好市場

【資料圖】

2022年，中國動力電池累計產量達到549.9GWh，累計同比增長148.5%，儲能電池的出貨量超過130GWh，產業規模不斷擴大的同時，新能源行業也在進行產業結構性調整。

康耐視堅定看好中國新能源市場發展，從消費電池出發，不斷向動力電池拓展。隨著國內新能源行業的迅速增長，康耐視還在中國專門成立了新能源行業團隊，服務大批國內知名品牌客戶，并獲得充足的行業經驗及用戶認可。

在展臺現場，康耐視新能源行業經理萬曙峰為我們一一介紹了本次帶來的重磅產品：

Smartline智能找邊工具，是康耐視推出的首個搭載Cognex Edge Learning技術（邊緣學習技術）的智能解決方案，專為處理具有挑戰性的邊線檢測而設計。它將傳統視覺找邊工具的優勢與深度學習強大的分割能力結合，以亞像素級別的高精度使用算法，實現快速且動態地找邊，彌補了人工檢測易產生誤判的風險，可以解決鋰電制造過程中因圖像存在混淆邊而無法找邊等挑戰性問題。據萬曙峰介紹，部署該解決方案后，產線可提升30％檢測效率，適用于疊片對齊度檢測、模組端蓋貼膠對齊度檢測、頂蓋尺寸測量等多種場合。

應用康耐視智能相機In-Sight 2800視覺系統搭載的EL Classify工具，對電芯進行極柱臟污檢測時，只需少量的訓練樣本，即可快速實現分類部署，判定極柱是否存在臟污。無需GPU，通過常用的PC即可生成訓練模型和額外的現場學習，維護和追加學習也很方便。

針對電池焊縫檢測，康耐視DS800系列產品可應用于測量正負極相接位置、電極與封蓋相接位置以及電池罐與封蓋邊角相交位置的焊縫，定位并檢測焊接區域的焊接質量，能夠有效提升電池組裝效率。

In-Sight 3D-L4000系列則針對頂蓋平面檢測，憑借三維激光位移技術與智能相機的結合，可以將視覺工具直接放到真三維零件圖像上，保障鋰電頂蓋片平面度的測量精度，適應生產環節對電池外部頂蓋與鋁殼的尺寸精度的嚴格要求，方便后續的焊接與注液工序的生產。

隨著產業升級，鋰電池公司也正紛紛建立從原材料、半成品、到成品出廠一系列完整的檢驗體系和可追溯體系。康耐視DataMan 475V條碼等級驗證器緊隨這一趨勢，可以根據ISO 15415標準正確地分級一維條碼和二維碼，每秒最多分級20個條碼，可以直接在生產線上高速完成100%的驗證和質量報告，在第一時間發現和糾正印刷與流程控制問題。驗證的所有條碼都可以保存詳細報告，從而實現可追溯性、統計流程控制和合規性。目前，隨著國內動力電池企業出海的到來，符合ESG，ISO等規范已經成為了趨勢。本產品已經進入全球鋰電行業龍頭企業，并取得供應鏈上下游企業的一致認可。

在展會上現場，康耐視還向用戶展示了最新一代固定式讀碼器DataMan 280系列，依托穩定讀碼、靈活連接和通信的優勢，可提高各種應用場景中的吞吐量和生產率，在實際運用中能夠達到99.98%+的讀取率。

除了視覺相機，康耐視還為我們帶來了VisionPro Deep Learning軟件。在鋰電池生產環節中，藍膜厚度小，僅在0.015mm-0.20mm間，在生產過程中容易出現劃痕、破損、褶皺等缺陷，這些缺陷在影響產品外觀的同時甚至會對產品功能造成損害。而康耐視VisionPro Deep Learning深度學習算法，能夠很好地識別并幫助解決微小氣泡的缺陷、劃痕、褶皺，以及包膜邊緣不平整等外觀缺陷問題。結合2D+3D+AI的整體解決方案可以幫助廣大用戶有效解決包藍膜后的檢測需求。

在實力和競爭力的加持下，目前康耐視的客戶已經遍布了鋰電行業。從Tesla、BYD到大眾、寶馬、福特，從LG、SDI、SK on到CATL、SVOLT、EVE等都有康耐視產品的身影。并借助本次展會正式向廣大國內用戶宣布了未來新計劃：針對鋰電行業發展趨勢及痛點難點，將會推出更多卓越的整體解決方案，依托其在機器視覺領域的技術優勢，助力鋰電行業的客戶們推動產業的發展及轉型升級。

緊隨發展步伐，適應鋰電池生產節奏

鋰電行業規?；?，對產線提出了更高要求，對產線的速度、節拍要求越來越高，康耐視始終關注行業對“高速”的訴求，在定位+量測+OCR等解決方案的基礎上，為了讓方案更好地與產線融合，康耐視對機器視覺應用進行解構，將部分原有的深度學習工具演變為邊緣學習，即Edge Learning Technology,包含Smartline tools、ViDi EL Read、ViDi EL Classify等輕量級AI工具，讓很多以前需要依賴GPU的算力才可以實現的檢測功能如今只需要傳統的CPU既可以達到相同的功效，Edge Learning技術讓高速檢測成為可能，能夠幫助客戶們建立下一代機器視覺檢測競爭優勢。

萬曙峰表示，康耐視也在不斷優化軟件的并行處理能力，支持跨平臺能力，對不同編程語言的支持更佳，從產品本身完成迭代，以適應更多客戶需求?？的鸵曂瞥龅臋C器視覺軟件“VisionPro”，兼具易用性、高效性與高性能性。在融合了深度學習技術后，康耐視VisionPro Deep Learning軟件業已成為業內齊全的One Vision平臺。新的3.0版本發布后既可以提高檢測能力，又能增強線體間的可復制性，為鋰電行業的大規模量產保駕護航。

保持先進性，創造更多驚喜

康耐視經歷40多年的技術沉淀，在目前成績的基礎上始終“居安思危”，保持進步態勢，不斷變革創新，打造更多適應鋰電行業發展需求的新產品。

隨著雙碳目標在全球已達成共識，為應對鋰電行業收放卷類型的復雜檢測環境，實現快速部署、有效檢測，追求極致的漏殺率，降低過殺率，康耐視正在進行下一代定制化產品的研發，處理速度將有質的提升，為鋰電行業客戶帶來更好的生產體驗。

在應用場景的選擇上，除了傳統的鋰電池后段的檢測應用，康耐視也在鋰電池前道工藝段與行業知名客戶有深度合作，并在合作中不斷深化對行業對理解。針對業內涂布、分切、卷繞等工藝的發展趨勢，康耐視與國際頭部客戶一起部署了“AI+線掃相機+2D相機”的綜合性檢測方案，能夠針對邊緣涂膠脫落、邊緣破損、毛刺、褶皺、異物、孔洞、凹坑等多種缺陷進行精密地檢測。

當然，康耐視的實力不止于此。懷揣著對技術的敬畏，康耐視始終秉持對產品認真負責的態度，堅定踏實地挖掘生產場景與用戶需求，始終追求極致，在滿足客戶需求的同時又超越客戶需求。除了鋰電行業，未來，康耐視也將針對新能源汽車產業鏈進行全面部署，在電機、電驅動、汽車電子、半導體等相關行業進行業務深度布局，依靠在機器視覺領域建立的優勢，不斷為數字中國與智造中國賦能。