Ling Yunguang: Maschinelles Sehen und KI-Innovation helfen bei der „intelligenten“ Herstellung von Lithiumbatterien

Kürzlich fand in Shenzhen der 2023 Machine Vision Technology and Application Summit statt, der vom High-Tech Robot and High-Tech Robot Industry Research Institute (GGII) ausgerichtet wurde. Ling Yunguang hielt eine Grundsatzrede zum Thema „Innovative Vision Solutions Light up Intelligent Manufacturing“ und gewann die Auszeichnung „2023 Machine Vision Industry Chain Top 30“.

Yao Mingru, Direktor von Lingyun Optical Solutions, sagte, dass die Nachfrage nach intelligenter Fertigung im „TWh“-Zeitalter intelligente Produktion, intelligente Inspektion und intelligentes Management sei „Arbeitsersparnis“ Die Strategie ist nicht offensichtlich und der Wert von Daten ist schwer darzustellen; die intelligente Herstellung von Energiebatterien im „TWh“-Zeitalter stellt neue Anforderungen an die visuelle Inspektion, die genauer, zuverlässiger und intelligenter ist. Durch den Einsatz von Big Data und Cloud-Computing-Technologie wird die industrielle Produktion der Zukunft datenbasiert, wissensbasiert und intelligent sein, was das Produktions- und Qualitätsmanagementniveau erheblich verbessern wird.

Der Markt verbessert sich weiter und es gibt neue Anforderungen an die intelligente Fertigung im TWh-Zeitalter

In den letzten Jahren hat der Straßentransportsektor aufgrund des globalen Netto-Null-CO2-Emissionsziels die Elektrifizierungstransformation beschleunigt, und die Energiebatterien von Elektrofahrzeugen wandeln sich von der GWh-Produktion zur intelligenten Fertigung der TWh-Ära. Im Rahmen des neuen Branchenzyklus haben Energiebatterieunternehmen höhere Anforderungen gestellt:

• Hochgeschwindigkeitsproduktion: Am Beispiel prismatischer Batterien bewegt sich die Anforderung an die Produktionsgeschwindigkeit in Richtung 40 ppm;

• Kosten kontrollieren: Die Produktionskosten sollten um 42 % gesenkt werden;

• Lean Management: Die Produktionseffizienz soll um 50 % gesteigert werden;

• Qualitätsanforderungen: Die Fehlerrate wird von ppm-Niveau auf ppb-Niveau reduziert.

Diese Anforderungen sind der Kern der intelligenten Herstellung von Energiebatterien. Die Branche entwickelt sich rasant und erfordert eine Beschleunigung der Stärkung der intelligenten Fertigung.

Ling Yunguang: Maschinelles Sehen hilft bei der intelligenten Herstellung von Lithiumbatterien

„Im Jahr 2000 arbeitete Ling Yunguang mit der Shanghai Banknote Printing Factory zusammen, um ein System zu entwickeln, das eine Online-Qualitätsprüfung von großen RMB-Tiefdrucken durchführen kann, und ebnete so den Weg für die Forschung und Entwicklung im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung.“ Im Laufe der mehr als 20-jährigen Entwicklung hat Ling Yunguang die Investitionen in Forschung und Entwicklung kontinuierlich erhöht, nach und nach technische Fähigkeiten wie Algorithmusplattformen und GMQM-Qualitätsmanagementsysteme aufgebaut und einen ersten Preis für nationale technologische Erfindungen sowie zwei nationale wissenschaftliche Preise gewonnen und Auszeichnungen für technologischen Fortschritt. Angesichts der neuen Nachfrage nach intelligenter Fertigung in der Lithiumbatterieindustrie nutzte Ling Yunguang seine eigene Stärke, um eine „Machine Vision + AI“-Lösung vorzulegen, um die Fehlererkennung im Bereich der industriellen Bildverarbeitung mit einer präziseren, genaueren, stabileren und intelligenteren Methode zu lösen . Probleme wie Instabilität, unklare „Personenrettungs“-Strategie und Schwierigkeiten bei der Verkörperung des Werts von Daten werden zur intelligenten Herstellung von Lithiumbatterien beitragen.

Präziser: genaue Bildgebung

Die Voraussetzung der Qualitätsprüfung ist, dass das visuelle System verschiedene Mängel fotografieren sollte. Das Lingyun Optical Vision Inspection System verfügt über hochpräzise Fehlererkennungsfunktionen und kann Nadellöcher, helle Flecken und andere kleine Fehler genau erfassen. Die Erkennungsgenauigkeit kann 0,05 * 0,05 mm erreichen und zu 100 % identifiziert werden. Die innovative doppelseitige Leckerkennungstechnologie kann Leckagedefekte auf beiden Seiten gleichzeitig identifizieren. Im Hinblick auf die stereoskopische Bildgebung wird das 2,5D-System verwendet, um Fehlerfotos mit 3D-Informationen aufzunehmen, die Falten, Ausbuchtungen, Grübchen und andere Fehler mit einer Klassifizierungsgenauigkeit von mehr als 99 % identifizieren können. In einer stark vibrierenden Umgebung ist die Bildgebung präzise, ​​ohne dass Jitter befürchtet werden muss. Nach dem Testen der Schwingungsamplitude und -frequenz wird die beste Installationspunktlösung durch antiseismisches Simulationsdesign und Verifizierung in stark vibrierenden Umgebungen wie Stanzen, Wickeln usw. erzielt. Schweißen und Inspektion des Zellaussehens. Die Erkennungsgenauigkeit kann garantiert 0,02–0,05 mm betragen.

Genauer: Fehlererkennung

Wissenschaftliche Messung ist die Garantie für das Qualitätsmanagement. Die Klassifizierungsgenauigkeit wird sowohl durch Bildeffekte als auch durch Deep Learning bestimmt. Um den wissenschaftlichen Charakter des Qualitätsmanagements sicherzustellen, hat Lingyunguang eine Reihe von KI-basierten intelligenten Erkennungs- und Klassifizierungstechnologien entwickelt. Diese Technologien können Funktionen wie Fehlererkennung, intelligente Klassifizierung, Interferenzklassifizierung und Überprüfungsunterdrückung realisieren genau bewerten und klassifizieren Die Genauigkeitsrate bietet eine starke Garantie für das Qualitätsmanagement.

Stabiler: stabil und zuverlässig

Das Bildgebungssystem mit vollständiger Darstellung muss mit einer Hochgeschwindigkeits-Embedded-Edge-Computing-Verarbeitungsplattform kombiniert werden, um die Vorteile dieser Hochgeschwindigkeits-Embedded-Edge-Computing-Verarbeitungsplattform nutzen zu können Bilddurchsatz von mehr als 2 GB/s. Dies entspricht dem Durchsatz von vier herkömmlichen Industriecomputern und ermöglicht eine hohe Rechenleistungsrendite bei geringen Investitionen.

Darüber hinaus hat Lingyun Optical die Lokalisierung zentraler Geräte im gesamten Prozess von der Bildaufnahme bis zur Bildverarbeitung erreicht, einschließlich CMOS-Chips, Kameras, Linsen, Prozessoren, Platinen, Lichtquellen usw., und kann außerdem schnell an verschiedene Anwendungen angepasst werden Szenarien entwickeln und sicherstellen.

Gleichzeitig reserviert Lingyun Optical das selbst entwickelte Algorithmus-Framework VisionWARE und aktualisiert und optimiert es weiterhin. Es kann die erforderlichen Module auswählen oder die Entwicklung an tatsächliche Anwendungsszenarien anpassen, um Effizienzverbesserungen zu erzielen.

Intelligenter: Hochwertige KI-Befähigung

Das Lingyun Optical Machine Vision Quality System nutzt Big Data und Cloud-Computing-Technologie, um die Digitalisierung, das Wissen und die Intelligenz der industriellen Produktion zu realisieren und das Niveau der Produktion und des Qualitätsmanagements zu verbessern. Durch die Erstellung eines menschlichen Sehmodells kann die Qualitätsstandardsmaschine wissenschaftliche und effektive Qualitätsstandards für Geräte formulieren, die auf menschlichen subjektiven qualitativen Standards basieren. Mithilfe des GMQM-Qualitätsmanagementsystems können mit einem Klick einheitliche Standards in der gesamten Produktionslinie einfach umgesetzt und die Qualitätsstandards verschiedener Produktionslinien koordiniert werden. Das GMQM-Echtzeit-Qualitätsüberwachungs- und Analysesystem kann auf visuelle Inspektionen und Qualitätsprüfungen angewendet werden, um Produktqualitätssicherung, Qualitätsmanagement, Qualitätsverbesserung und Qualitätskostenoptimierung zu gewährleisten.

Machine Vision + KI trägt dazu bei, dass industrielle künstliche Intelligenz wirklich zum Tragen kommt

Seit 2012 wird auf Deep Learning basierende künstliche Intelligenz in großem Umfang in industriellen Anwendungsszenarien eingesetzt und neu innoviert. Angesichts der neuen Nachfrage nach intelligenter Fertigung in der Lithiumbatterieindustrie hat Lingyunguang die Entwicklung intelligenter Fertigung in der neuen Energie umfassend unterstützt Verwandte Vision-Systemprodukte mit unabhängigen Rechten an geistigem Eigentum werden in den vor- und nachgelagerten Produktionslinien der Lithiumbatterieindustrie häufig eingesetzt.

2023 Machine Vision Industry Chain TOP30

Bei dem Treffen wurde die „2023 Machine Vision Industry Chain TOP30“ aufgrund ihrer fortschrittlichen technischen Stärke und ihres bedeutenden Markteinflusses in der Machine Vision-Branche offiziell bekannt gegeben.

Angesichts neuer Veränderungen und neuer Anforderungen in der Lithiumbatterieindustrie wird Lingyunguang seine solide technische Stärke nutzen, um die Kundenbedürfnisse im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung für Lithiumbatterien eingehend zu untersuchen und Kunden dabei zu helfen, mit innovativen Produkten und Lösungen das Ziel der Null-Beschwerden zu erreichen , und helfen Sie dabei, die Flexibilität der Bildverarbeitungs- und intelligenten Fertigungsindustrie zu verbessern!

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