方案背景

（一）检测需求：

1. 引导电芯上下料：焊接机、包装机、封装机等抓取Tab或极耳边缘，引导上下料，精度±0.5mm

2. 电芯尺寸测量：贴胶前对极耳、Tab和sealant各边缘尺寸进行测量，贴胶后对绿胶位置进行测量，下料前对电芯成品进行总长宽、各部件尺寸进行测量，测量精度±0.5mm；

3. 电芯缺陷检测：绕胶机处进行下料检测（表面异物、胶纸折叠、极片翻折等）、焊接机处对极耳焊接质量进行检测（极耳破损、焊裂、漏焊、金属碎屑等）、折弯机处对涂胶效果进行检测（漏涂、断胶）

（二）痛点和问题：

1. 金属极耳材质具有高反光的特性，极耳有缺陷时成像一致性差，对AI检测能力要求高；

2. 铝塑复合膜材料的外壳柔软特质导致成像一致性难以保证

方案优势

1. 使用传统算法与深度学习相结合的缺陷检测方案，将缺陷分级，针对不同缺陷采用最优检测策略；支持所有缺陷的分类，可根据客户要求开放工艺参数，根据生产情况灵活调整；

2. 软件界面支持灵活配置，拥有丰富的图表控件，灵活易用；

3. 拥有贴近业务逻辑的软件功能，支持但不限于闭环纠偏、数据分电芯管理、生产数据统计、MES交互、报表生成、一键换型、日志保存、权限管理、点检功能等，赋能生产管理；

4. 软硬件全栈自研，支持灵活定制；

方案架构

（一）方案描述： 

线体设备与视觉需求如下，因软包电池的尺寸及工艺都较为非标，实际选型需按照设备设计的可用空间、精度需求等进行硬件选型；软件层面上我司开发了锂电行业专用框架软件，具有引导式调试、UI灵活配置、MES交互等更贴近业务需求的软件功能，可降低整线的调试维护成本。

（二）架设示意图：

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