锂电产业进入一轮升级周期，精细化、专业化生产诉求愈加明显，从前段的极片制造，到中段的裸电芯焊接，再到电芯组装覆膜，都需要更高效、更精准的视觉检测技术。

  作为全球锂电视觉检测核心供应商，OPT（奥普特）视觉应用已覆盖锂电池生产全工序，并通过深层次地融合2D、3D及深度学习等多维视觉技术，攻克了关键工序的行业检测难点，如极片边缘毛刺检测、极耳焊接外观检测、电芯蓝膜外观检测等核心工序，实现了零漏检、极低误判的重大突破。

  在制造极片过程，如辊压、分条、模切等工序，除了需要对正负极表面缺陷进行仔细的检测和监控外，还需对极片边缘横向、纵向两个维度毛刺实时在线检测，当前产线米/分钟，这对机器视觉检测精度和响应速度提出了极大挑战。

  对此，OPT推出了一系列契合锂电极片检测的CXP面阵相机，并结合高角度和背光的打光方式，更能凸显方向各异的毛刺特征。该系列的面阵相机兼具高带宽、高分辨率特性，带宽速度可达20Gbps，其扫描速度可应对更快的运动系统，检测精度达7μm。

  在实施项目过程中，OPT累积了大量极片毛刺样本数据，并利用深度学习软件进行训练标注，生成AI检测模型，可快速精准检测不一样的尺寸、不同形态的毛刺。

  极耳翻折对电池质量有严重影响甚至引发安全风险隐患，其视觉检测作为保障电池安全和性能的重要关卡，也是行业的难点之一。

  以极耳的卷绕环节为例，OPT采用高速线阵相机和面阵相机，对电芯上的每片极耳进行仔细的检测，扫描速度达到3米/秒，保证卷绕前的极耳无翻折缺陷。

  同时，在下料环节，还需检测极耳的正面和侧面，双向检测更全面。OPT采用液态镜头，通过多次侧面成像，查看极耳的内层是不是真的存在翻折，对焦的速度可达毫秒级。

  进入极耳焊接段，对视觉检测更为严苛，要求必须做到零漏检，防止有极耳翻折、断裂、碎屑等缺陷的裸电芯流入包装环节。

  OPT充分的利用2D视觉算法和深度学习的组合方式来进行全检，先通过定位电芯主体和极耳位置，再添加ROI框，利用深度学习目标检测功能，提取不同的缺陷形态特征 、颜色特征等；并在极耳两侧区域使用找边、Blob分析算法检测极耳有无翻折，实现对极耳检测的零漏报。

  同时，基于深度学习的锂电检测，OPT在小样本学习、迁移学习等方面实现关键技术创新，不仅解决了过度依赖大量缺陷样本数据，还大幅度缩短训练周期，相近工艺的产品换型检测实现一键迁移，项目部署更高效。

  包覆蓝膜是锂电池生产的全部过程的一道重要工序，能对电芯起到绝缘防护作用。受蓝膜材质和厚度影响，在覆膜过程中有可能会出现划痕、气泡等复杂多样的缺陷，OPT深层次地融合3D、2D、分频及深度学习技术，设计电芯六面全检的视觉方案。目前，该视觉方案已在多个项目现场稳定运行，检测的速度可达30PPM。

  为避免蓝膜、顶盖金属等反光材质影响，OPT采用的3D传感器内置了高动态算法，自动调谐激光功率与增益，各种材质的成像均稳定清晰；而且结合Smart3视觉软件的3D表面缺陷检验测试算法，利用基准面拟合、曲面校正，便可对缺陷进行精准定位和提取特征信息，如顶盖绝缘板的损伤、翘起、压痕；极柱表面的污渍、溢胶；还有蓝膜上的凹坑、凸点等，检测精准。

  针对电芯顶盖电解液腐蚀的检测难题，OPT采用低角度打光方式，稳定检测直径大于2mm的电解液结晶；同时，利用球积分光源的漫反射特性，穿透防爆阀PP膜，精准检测PP膜下的异物和电解液。

  在电芯六面检解决方案里，OPT还结合了分频技术，使光源快速频闪，一次扫描就可以获得多个不同的光学成像效果，并辅以深度学习算法功能，能对瑕疵做准确判断，避免漏检、误判。

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