尖刀视俞博士：CCD表面缺陷检测助推锂电池质量腾飞

“一场关于能源的革命，新能源汽车或将崛起，锂电池表面缺陷CCD视觉检测助推新能源电池质量腾飞”，尖刀视智能科技(上海)有限公司俞博士接受记者采访时说。为了加快新能源汽车的产业化和大众化，新能源汽车项目每年都将会获得数亿元资金的补贴、专门牌照、不限行等多重利好因素刺激，新年源汽车在去年迎来了爆发式的增长，主要战略就是纯电动车工业进行转型，到2020年超过500万辆。我国新能源汽车的发展目标就是：纯电动汽车逐步替代混合动力及燃料电池汽车，以至于完全占据新能源汽车市场，实现零排放。

政策红利为2015年的新能源汽车打造了一场繁华的盛宴。据锂电研究所（SLII）调研，2015年中国锂电池店芯前50名企业合计销售额为524亿元，合计占据79.6%中国锂电池电芯的市场份额，市场集中度相比2014年提升12.5%。前50名企业中涉及动力电池业务的有33家，主要是由于2015年动力电池市场规模大幅增长，新进入企业增加。其中CATL、比亚迪、国轩、光宇、力神、国轩、微宏、中航锂电等动力电池企业销售增长处于行业前列，锂电池CCD表面缺陷视觉检测系统在锂电行业中得到了广泛的应用和青睐及良好的使用口碑。

从全球新能源汽车的发展来看，其动力电源主要包括锂离子电池、镍氢电池、燃料电池、铅酸电池、超级电容器，及石墨烯聚合材料电池，其中锂电池具有可充电、高电压、高能量密度、重量轻、储能大、无污染、无记忆效应、使用寿命长，加之其独特的物理电化学性能，成为新能源汽车的主要动力电源。动力锂离子电池的制造工艺已经相当成熟，但为了达到各自的不同需求，各锂电池厂家的生产工艺也会有一些差别，但主要工艺流程不会变更，一般为：配料-涂布-辊压-横切-模切-极片检测-包膜-叠片-组装-干燥-注液-化成-检测-分选配组-组装等。

根据电池的原理，必须在导电薄膜（铜箔和铝箔）的表面分别涂上含有锂合金属氧化物和石墨的浆料，这个步骤称为涂布。涂布作为锂电池生产的一个重要工序，对于电池的性能有着很大的影响，极片涂布的一般工艺流程如下：放卷-张力控制-自动纠偏-涂布-干燥-自动纠偏-张力控制-收卷。其中涂布工艺中，任何一个环节尤其是涂布、辊压都有可能导致极片破损，其中包括划痕、露箔、颗粒、裂纹等，这就会严重影响电池的性能和使用寿命，这就有必要对极片进行检测，以提高电池的质量和一致性。在涂布工艺中，任何一个环节尤其是涂布、干燥等都有可能导致极片产生缺陷、如露箔、掉料、划痕、颗粒、色差、异物、褶皱等，这些缺陷都会严重影响电池的性能和使用寿命，甚至会发生爆炸，威胁到人身安全和财产安全。例如，在极片的涂布过程中，有可能会因为浆料不足而导致极片的基体外露，在下一步包膜时，由于基体外露就可能刺穿脆弱的包膜薄膜，这就会使正极和负极短路而导致电池爆炸，危及人身安全。由于缺陷带来的严重后果，所以就必须对极片进行锂电池CCD表面缺陷视觉系统检测，以提高电池的质量和一致性，避免动力汽车特别是公交车出现安全爆炸问题。而对极片的缺陷检测，以前旧的的是人工检测，由于视觉疲劳、劳动力成本高、效率低、人为因素不可控等影响，出现漏检，使不合格的极片流向下面的工序，同样会导致严重的后果，因此通过机器视觉和数字图像处理技术的锂电池CCD表面缺陷视觉检测系统对极片缺陷自动化检测取代人工检测成为必然。机器视觉主要通过计算机模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。极片的缺陷可以分为两类，一类是表面缺陷，另外一种缺陷是形状缺陷.其中锂电池表面缺陷是在极片的生产过程中，由于某些外界因素使极片的表面凸起、凹陷等损伤，包括漏箔、干料、划痕、颗粒、色差、褶皱等；形状缺陷则是由于涂布是浆料太多或太少，极片切割时材料不足及刀在切割时的误差所导致的极片尺寸不符合标准，包括露箔、极片破损、极耳破损、余料和极片尺寸不良等。

锂电池极片质量CCD检测系统安装在模切机的进料和模切平台之间，利用高速线扫描相机对未切片的极卷产品进行扫描，通过实时化的智能软件，对图像数据进行处理分析，发现不合格的极片，软件输出合格/不合格信号，并通知剔废机构在切片之后对不合格品进行剔除处理。

主要功能：

1)可同时对物料两面进行瑕疵检测。

2)检测后输出双面的合格/不合格信号。

3)配置关系型数据库，并将具备缺陷类型和检测结果存储，检索，统计功能。

锂电池CCD表面缺陷视觉检测系统不仅大大提高了锂电池的产品质量，而且降低了人工成本，还能提高生产效率，一举三得的科学高效解决方案。正如尖刀视智能科技（上海）有限公司俞博士所说，利用先进的锂电池CCD表面缺陷视觉检测与人工智能技术，可以实现减少人工、提高质量、降低成本的”一举三得”的生产力价值，同时能够大大提升生产效率和周转速率，有助于破解“用工难用工贵用工荒”难题、提升产品质量和精度、降低生产成本和管理成本，形成企业的核心竞争力。

不管从企业还是政府的表现来看，对于新能源汽车的重视程度是前所未有的，企业和政府发展新能源汽车的决心是前所未有的，相信中国新能源汽车的市场前景是光明的，在传统动力汽车方面中国始终落后于国外车企，但是在新能源汽车方面，中国车企已看到其发展潜力。相信在新能源汽车领域，中国车企能够与国外车企一比高下，新能源汽车的发展将影响一个国家汽车工业的未来。正逢两会提供“中国制造2025”战略，坚持智能转型、创新驱动、技术改造升级，利用信息技术与制造技术的深度融合而，推进制造业技术改造升级，势在必行。未来新能源汽车将成为汽车市场的主流，一场关于能源的革命，新能源汽车或将崛起。

 图像识别的高级阶段一拥有视觉的机器

图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。识别过程包括图像处理、图像分割、特征提取和判断区配。简单来说，图像识别就是计算机如果像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。

 目前图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互，只为我们自身的视觉提供了一个辅助作用，所有的行动还需要我们自己完成。而当机器视觉真正具有了视觉之后，他们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬，在盲人行动时为其指引方向；而未来图像识别技术将会同其他人工智能技术将会同其他人工智能技术融合子啊一起，成为盲人的全职管家，不需要盲人进行任何行动，而是由这个管家帮助其完成所有事情。假如图像识别是一个工具，就如同我们在驾驶汽车是佩戴谷歌眼镜，它将外部信息进行飞行后传递给我们，我们在依据这些信息做出行驶决策，而如果将图像识别利用在机器视觉和人工智能上，这就如果股谷歌的无人驾驶汽车，机器不仅可以对外部信息进行获取和分析，还全权负责所有的行驶活动，让我们得到完全的解放。

 在人工智能中，感知是通过解释传感器的响应而为机器提供他们所处世界的信息，其中它们与人类共有的感知形态包括视觉、听觉和触觉，而视觉最为重要，因为视觉是一切行动的基础，人类感觉信息中的80%都是视觉信息，机器视觉之于人工智能的意义就是视觉之与人类的意义，而决定这机器视觉的就是图像识别技术。

  更重要的是，在某些应用场景，机器视觉比人类人类视觉更具有优势，它更加准确，客观和稳定。人类视觉有着天然的局限，我们看起来能立刻且毫无费力的感知世界，而且似乎也能详细生动的感知整个视觉场景，但这只是一个错觉，只有投射到眼球中心的视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明的看清楚。偏离中间大约10度的位置，神经小更加分散并且只能探知光和阴影，也就是说，在我们视觉世界的边缘是无色、模糊的。因此，我们才会存在变化盲视，才会经历诸多事物发生时，仅仅关注其中一样，而忽视了其他事物的发生，或者不知道他们