2電池化成篇

電池光學字符識別——深度學習OCR工具讀取電池上棘手難讀的字母數字字符

問題

       制造商必須快速、準確地定位并讀取電池底部印刷的字母數字代碼。但是在實際生產環境中，尤其是在字符變形的情況下，鏡面光和眩光會導致機器視覺系統難以定位和識別字符。

解決方案

      康耐視深度學習解決方案提供裝配驗證和OCR工具，能夠輕松定位和讀取變形字符。裝配驗證工具可以定位感興趣區域（ROI），在這種情況下，感興趣區域為每個圓柱形電池的頂部，上面標有字母數字代碼。即使被眩光遮蓋或者對比度低下，OCR工具經過預先訓練的全字體功能也能夠識別字符。

      為了對軟件進行訓練，工程師可在圖像上定義感興趣區域，該圖像包含一組具有代表性的代碼字符。在訓練和驗證過程中，技術人員僅需重新標記遺漏的字符，直到軟件模型正確識別所有字符為止。這種基于深度學習的OCR方法可減少過多的標記，從而節省了訓練和開發過程中所需的時間，并確保準確的讀取。

熱界面材料（TIM）檢測——使用深度學習解決方案確保正確運用熱界面材料

問題

       電池會產生大量熱量，這些熱量必需被清除，以防止電池損壞或性能過早下降。熱界面材料（TIM）用于將熱量從電池中傳導出去。許多熱界面材料同時還發揮著同樣重要的電絕緣功能。熱界面材料必須精確地運用，并且基板之間應當緊密接觸。各種各樣的缺陷（包括氣泡、附著力差和夾雜物） 都可能會使得導熱性和電絕緣性降低。視覺檢測系統必須識別安裝和運用中可能存在的各種缺陷，通常涉及顏色對比度差的材料。在電池裝配件移至下一步后，熱界面材料將被永久性隱藏起來，無法再進行進一步的檢測。此階段發生的錯誤可能導致生產線下游出現難以診斷的問題。

解決方案

       雖然基于規則的機器視覺可以準確地檢測出預期的問題，比如：珠子、間隙、安裝寬度及其他常見的特征，但康耐視深度學習解決方案可以進行學習，以檢測各種類型的熱界面材料中存在的更廣泛的安裝問題。如果電池在日后使用時發生故障，則可以基于所存儲的熱界面材料的特定圖像來識別故障模式，并且您還可以進一步改進深度學習訓練模型，以檢測這些新的錯誤。

      上述這些解決方案有沒有幫到大家呢～當然，電池只是新能源汽車制造過程中的重要環節之一，以上也只是康耐視針對電動汽車領域深度學習解決方案的冰山一角。康耐視工業相機,康耐視讀碼器,康耐視掃碼器報價請從Cognex資深經銷商艾韋迅獲取康耐視價格清單。同時提供康耐視讀碼器售后維修服務，歡迎咨詢18924129201或020-87030040。