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AI

AI人工智能平台

針對锂電工業缺陷檢測場景使用的 2D、3D、2.5D 以及線(xiàn)陣、面陣相(xiàng)機,自主研發了 2D 模型、3D 模型和 2.5D 模型,以及配套的數據标注軟件、自動标注軟件、模型訓練軟件、模型調優軟件、模型加速算法和 AI 服務軟件。



技術簡介應用案例
2D AI

通過實例分割模型同時實現(xiàn)分類、檢測、分割功能,輸出詳細的缺陷量化信息。

極片缺陷檢測、圓柱電池外觀檢測、極耳翻折檢測
3D AI

原始 3D 線(xiàn)掃信息直接輸入 AI 模型,學習真實 3D 特征,精确量化缺陷深度、體積等信息。

Busbar 檢測、密封釘檢測、頂蓋焊檢測等

2.5D AI


光度立體法:用同一個表面在不同光照條件下(xià)所拍攝的圖像序列來重構這個表面的高度信息。多張圖片同時輸入同一個 AI 模型訓練和預測。

裸電芯外觀檢測、watch 電池外觀檢測等


AI 定位&尋邊

通過關鍵點模型,可以實現(xiàn)AI找點、找邊、測距等,減少傳統算法調參步驟。

極片測量、極耳尋邊、麻點定位、3D R角定位等




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算法方案 - 缺陷檢測算法介紹

· 缺陷檢測算法:采用AI深度學習圖像分類(Image Classification)、目标檢測(Object Detection)、語義分割(Semantic Segmentation)及實例分割(Instance Segmentation)等算法處理;

· 算法上使用原圖和光度立體圖作爲輸入,使用檢測、分割等網絡實現(xiàn)缺陷的高檢出;

· 針對産品特定紋理/紋路造成的過殺也可以通過模型叠代進行優化;

· 規則算法:基于較大規模的缺陷分布統計分析,可針對不同缺陷過殺場景制定相(xiàng)關規則以降低過殺率;

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核心技術:自研的視覺系統+AI智能算法 

· 深度學習+傳統視覺+規則算法 三位一體的綜合解決方案

· 傳統視覺與深度學習技術深度融合,具有精度高、一緻性強的特點;

· 開放(fàng)關鍵規則調整接口,可适配客戶多樣化的判定規格要求。

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