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超音速张俊峰:AI机器视觉助力氢燃料电池数字化生产
发布时间: 2022-08-24 10:47:59 来源:火狐新会员登录 作者:火狐买球代理

  在国内燃料电池行业刚起步阶段,量小主要采用人工检测,但人工检测抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大。随着燃料电池行业向规模化方向发展,对产品质量及检测的要求越来越高,机器视觉检测开始派上用场。

  在2022(第四届)高工氢电产业峰会上,广州超音速自动化科技股份有限公司(下称“超音速”)董事长张俊峰发表了“AI机器视觉助力氢燃料电池数字化生产”的主题演讲。

  他表示,很多年前锂电行业主要采用进口视觉检测设备,但最终国产设备成功拿下了锂电市场,且检测精度已超越了进口产品。如今氢电也有很大的发展空间,相信国产视觉检测设备能够助力氢电快速发展。

  超音速成立于2010年,是专注于新能源行业AI机器视觉检测智能装备的高新技术企业,目前公司拥有以博士和硕士为核心的100多人的技术团队,公司总人数达260多人。公司已经申请了635件专利,其中发明专利238件,实用新型专利388件,PCT国际专利7件,软件著作权117件,软件产品登记证书14件。

  超音速开发了新能源业界领先的前中后段视觉检测设备。公司用AI技术重新定义新能源行业检测方式,目前在研的机器视觉检测电池表面瑕疵和极耳外观检测项目均为全行业首台套项目。该系列产品用先进的人工智能技术解决了行业的痛点需求,取代传统的人眼检测方式及提高行业检测精度、检测结果一致性,重塑新能源行业的生产检测标准。

  超音速经大量研发测试,成功开发了燃料电池行业首款全自动双极板尺寸和外观检测设备,采用大幅面线D相机相结合技术,检测精度达±0.01mm,大大降低了行业的人工成本,提高检测效率及精度。无人化自动检测,数据自动保存、联通MES系统,实现产品质量信息化追溯。

  此外,超音速在质子交换膜外观瑕疵检测和尺寸测量、电堆外观检测、膜电极外观缺陷检测等均有成熟应用。

  ★ 采用大幅面线D相机相结合技术,检测精度±0.01mm,大大降低了客户的人工成本,提高了检测效率(人工检测2min/pc,超音速检测效率30s/pc)。超音速全自动双极板尺寸和外观检测投入生产,可节省5-6人/台,有效地降低了客户的人工成本,提高了检测精度及效率;与生产线结合,无人化自动检测,数据保存,联通MES系统,实现产品质量信息化追溯性。

  ★ 检测内容:外观缺陷:断筋、多筋少筋、特征缺失、多特征、破损/边缘破损、表面划伤、油污、杂质、色差、异物等;尺寸类别:槽宽度、槽深度、孔径、外形/通槽长度、宽度,产品总厚度等。

  ★ 检测结果:外观缺陷检测出率≥98.5%,外观缺陷分类中A级别影响功能的断筋,多筋少筋,特征缺失,多特征,产品上目测可见异物大于外观标准边缘破损检出率≥99.9%。

  ★ 可针对不同型号的规格保存相应的参数设置,一键换型;具备自动上下料及不良剔除功能。

  ★ 采用2个16K黑白线D结构光相机,线扫相机分别检测产品双面缺陷特征, 工业相机检测MARK点和二维码,3D相机检测产品尺寸。

  ★ 检测内容:外观缺陷:破损/边缘破损,表面划伤,油污,杂质,色差,异物等;尺寸类别:槽宽度,槽深度,孔径,外形/通槽长度,宽度,产品总厚度。

  ★ 采用大线扫相机和高亮度光源,在涂覆烘干之后、开始进入复合工艺之前的位置,通过编码器触发相机拍照,利用采集卡获取并链接极片画面,通过软件算法检测涂覆面的表面质量,自动识别瑕疵并判定NG与否,自行对NG来料进行贴标标记,并自检有无贴上标签。同时具备不良数据的统计和保存功能。

  ★ 检测精度:瑕疵尺寸

  在会议现场,张俊峰还提醒,当检测项目特别多时,用传统的视觉算法行不通,所以超音速率先加入了工业AI算法。超音速自主研发的AI通用平台,可以检测各种各样的产品,可以做到自动训练,兼容不同的产品工艺。

  超音速工业AI通用平台具体功能包括图像采集与标注、数据增强、模型训练、模型评估与优化、服务开发与部署、后处理等。

  模型优化技术包括模型量化、层和张量融合、内核自动调优、动态张量内存、多流执行、时间融合;缺陷培养技术包括建立异色数据库、选择异色数据、异色数据变换、超音速匹配算法;模糊逻辑技术,Fuzzy Logic使AI算法适配客户不同产品工艺,从AI模型输出到目标区域图像量化,到模糊推理机(模糊规则库),再到检测结果输出,目前实现检测是零漏检和极低的误检率,达到了行业极致水准。

  此前AI计算需要非常高的硬件成本,超音速率先将硬件成本降到最低,助力行业降本;1秒钟可以做到100多张图;自主产权Fuzzy logic实现零漏检,