諾威特提供鋰電極片一站式鋰電隔膜檢測解決方案因為專業(yè)所以信賴

時間：2018-06-14

　　諾威特提供鋰電極片一站式  鋰電隔膜檢測解決方案 因為專業(yè)所以信賴

    諾威特通過人工智能提升檢測精度縮減企業(yè)成本，實現(xiàn)鋰電極片一站式解決方案。

　　隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，制造業(yè)不斷升級，尤其是對承擔機器視覺gong能的固像分析需要正在急速增加。 諾威特在現(xiàn)有的技術無法解決的領域，通過人工智能算法，在瑕疵檢測及分類等各種產業(yè)群中，創(chuàng)造新的**，為客戶提供鋰電極片一站式解決方案、鋰電隔膜檢測。

　　諾威特簡介

　　諾威特（NOVTEC）成立于2003年，總部位于江蘇蘇州，是專業(yè)從事測試解決方案的高科技企業(yè)，為企業(yè)和研究機 構提供大量**的測試儀器設備、鋰電極片一站式解決方案。使用人工智能Artificial intelligence（Ai）深度學習對復雜多變的產品外觀缺陷 進行有效識別和判斷，內建的深度學習建立多層神經網絡，特殊的圖像處理方式和復雜的算法，使EL缺陷的漏判率可以達 到“零”，解決了多年來人工判別的漏檢和錯檢問題。其較快的判斷速度和高準確性滿足在線檢測的需求，為新能源行業(yè) 的“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”提供了可靠的技術**。

　　深度學習

　　通過算法，使得機器能從大量歷史數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，從而對新的樣本做智能識別，深度學習是機器學習中一種基于對 數(shù)據(jù)進行特征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像章強度值的向量，或者較抽象地 表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法較*從實例中學習任務（例如，缺陷類型）。

　　例如，使用人工智能方法能有效的進行光伏電池、組件產品的EL缺陷檢測，能快速準確的找出缺陷的位置，并進行標 注，較傳統(tǒng)的使用圖片灰度掃描方法進行判斷，特別是多晶硅組件電池的EL圖片干擾因章復雜，具有jue對的技術優(yōu)勢；我 們提供的檢測EL的方案使用的是神經網絡技術，通過定義單多晶硅組件缺陷產品圖片的缺陷類型，軟件系統(tǒng)會進行缺陷特 征的*習和深度學習，建立多層網絡，從而找出EL圖片的缺陷部分。

　　缺陷檢測以高精確度與高處理速度為基礎

　　較好的服務于有自動化需求的制造業(yè)工廠

　　部分案例

　　皮革紋路分類檢測案例

　　視覺設備參數(shù)檢測數(shù)據(jù)

　　設備類型非標檢測數(shù)量3000

　　光源類型條形光源*4過檢數(shù)量0

　　相機類型面陣500萬像章漏檢數(shù)量0

　　PC顯卡類型1070檢測準確率**

　　檢測速度7張/秒

　　檢測項目皮革紋理粗細分類

　　訓練數(shù)據(jù)：30張圖像 （粗紋10張圖像， 細紋10張圖像， 中紋10張圖像）

　　檢測數(shù)據(jù)：3000張圖像軟件名稱：軟件gong能模塊Classification （分類） 檢測結果：準確度**

　　PCB板缺陷檢測案例

　　視覺設備參數(shù)檢測數(shù)據(jù)

　　設備類型非標檢測數(shù)量30000

　　光源類型條形光源*2過檢數(shù)量45

　　相機類型面陣500萬像章漏檢數(shù)量0

　　PC顯卡類型1060檢測準確率99.85%

　　檢測速度5張/秒

　　檢測項目表面損傷、焊盤不等

　　訓練數(shù)據(jù)：750 張圖像（NGs2ss長、OK225   張）     檢測結果：準確度99.85%      檢測數(shù)據(jù)：30000 張圖像軟件名稱：軟件功能模塊Segmentatin（分割）

　　簡便快速生成深度學習模型，*算法zui優(yōu)化作業(yè)

　　諾威特是在鋰電極片一站式與鋰電隔膜檢測等多種領域使用的以深度學習為基礎的機器視覺檢測軟件?，F(xiàn)在也在現(xiàn)場以多樣的數(shù)據(jù)為基 礎進行學習不測試，不斷實現(xiàn)性能的提升。從標簽工具到結果輸出，以驗觀的圖片結果為基礎為用戶提供較jia的用戶體驗以及便利性。已在復雜的生產線上提供數(shù)據(jù)采檢、缺陷檢測服務，為客戶提供專業(yè)的鋰電極片一站式解決方案，因為專業(yè)，所以我們值得信賴！

　　各個缺陷類型需要學習幾張圖像數(shù)據(jù)？

　　需學習圖像數(shù)量根據(jù)圖像的復雜程度會有所不同，但在初期不同的瑕疵類型提供30-100張左右即可。

　　神經網絡模型建立所需要的時間有多長？

　　一般2048*2048像章大小，1000張為標準的話，需要30分鐘左右。

　　在實際的生產線上處理圖像的速度能達到什么程度？

　　根據(jù)神經網絡條件會有所不同，但在2048*2048像章大小的圖像，每秒鐘可實時處理50張。

　　太陽能電池缺陷檢測案例

　　視覺設備參數(shù)檢測數(shù)據(jù)

　　設備類型非標檢測數(shù)量20000

　　光源類型短波紅外光過檢數(shù)量6

　　相機類型短波紅外相機漏檢數(shù)量0

　　PC顯卡類型1080檢測準確率99.97%

　　檢測速度72張/秒

　　檢測項目隱裂、劃傷、斷柵等

　　訓練數(shù)據(jù)：1300張圖（NG1000張、OK300張）       檢測結果：準確度99.97%       檢測數(shù)據(jù)：20000 張圖像軟件名稱：軟件功能模塊Segmentatin（分割）

　　解決方案

　　諾威特的深度學習解決方案和傳統(tǒng)機器視覺檢測的不同點

　　主要功能

　　無法分析無規(guī)律圖像可分析無規(guī)律圖像

　　Segmentation

　　通過圖像分析，檢測出圖像上各種瑕疵的位置、 大小和形狀。

　　當圖像不規(guī)則、無規(guī)律時，缺陷的特征很難通過 手動設定，因此無法分析圖像。

　　即使圖像復雜，通過深度學習算法，軟件可以自動 學習瑕疵的特征，使得無規(guī)律圖像的分析變得可能。

　　精確度低精確度高

　　如果缺陷部分和之前設定好的缺陷特征有輕微的 出入，傳統(tǒng)視覺都無法檢測出這樣的缺陷，導致檢測 的精準度下降。

　　實現(xiàn)自動化檢測進入壁壘高

　　生產環(huán)境發(fā)生變化時，需要特定的工程師進行較 優(yōu)化作業(yè)并且手動設定不斷變化的缺陷特征。

　　傳統(tǒng)機器視覺諾威特

　　通過深度學習算法和制造業(yè)特有的數(shù)據(jù)提高檢測 的精準度。

　　實現(xiàn)自動化檢測進入壁壘低

　　即使不是專業(yè)的深度學習工程師， 通過便利的

　　GUI界面，也可以輕松地進行較優(yōu)化作業(yè)。

　　Detection

　　將同一張圖像上的多種物體/缺陷按照各自的

　　features/class 進行分類。

　　新增功能

　　通過圖像對比，降低較優(yōu)化的費用

　　什么是圖像對比？

　　重點學習兩張圖片中的差異點，即使檢測對象發(fā)生變化，也可以使得較優(yōu)化費用較小化，并可以檢測出缺陷。

　　*Classification和Segmentation中支持該功能。

　　利用可視標簽（Visual Labeler）減少標記時間

　　什么是可視標簽？

　　深度學習算法會推薦標記區(qū)域，可以大大減少使用者在標記時耗費的時間。

　　*Segmentation中支持該功能。

　　為了實現(xiàn)較優(yōu)化檢測，根據(jù)不同產品/缺陷的特性，可選擇四種神經網絡進行訓練。

　　4種神經網絡指的是？

　　根據(jù)缺陷以及圖像的復雜程度，可以根用4種不同的訓練網。根據(jù)產品特性細分檢測標準

　　利用可視化調試器（Visual Debugger）提高檢測分析的效率

　　什么是可視化調試器？

　　可以將深度學習算法分析并分類的過程可視化。此功能可以檢驗軟件是否正在按照使用者的意圖進行訓練

　　*Classification中支持該功能。

　　利用批處理（Batch Processing）使圖像處理速度zui大化

　　什么是Batch Processing?

　　Batch Processing是將圖像一ci性打包處理的功能，比起Single Processing，zui高可以以九倍的速度去處理圖像，從而在高速生產線上處理圖像時 無瓶頸。


　 應用一站式解決瑕疵，對齊度、測寬等問題
   應用范圍：涂布機：AB面對齊度檢測，涂布寬度測量
   分條機：瑕疵檢測、對齊度檢測
   CCD檢測機：瑕疵檢測
   錕壓機：瑕疵檢測
   制片機：瑕疵檢測、較耳貼膠檢測
   卷繞機：瑕疵檢測、對齊度檢測
   模切機：瑕疵檢測、尺寸檢測
   
   鋰電隔膜檢測
   假裝于：干/濕法主線、涂覆線、分切工段、可檢測缺陷類型
   黑點、針孔、晶點、亮線、亮斑、條紋、油斑、油漬、異物、雜質

   諾威特測控人工智能電池工藝制造在鋰電極片一站式與鋰電隔膜檢測方面**了重大突破與進展，較大的
促進了鋰電極片一站式與鋰電隔膜的發(fā)展，為其帶去較大便利，真正實現(xiàn)“中國智造2025”。

詞條
詞條說明
2014中國光伏測試論壇--- 背板技術、測試專題研討會
? ? 中國光伏產業(yè)在相繼經歷了美國和歐盟的“雙反”風波后，國內光伏市場快速向產業(yè)鏈下游傾斜。隨著國內光伏并網發(fā)電標準的制訂和完善，光伏補貼政策的不斷發(fā)布，分布式光伏電站市場已經成為光伏企業(yè)的競爭之地，電站發(fā)電質量也成為人們關注的重中之重。 ? ? 背板作為光伏組件重要原材料之一，在電站應用中的風險隱患也正引起越來越多電站用戶和投資方的關注，尤其在近期電站
2013年中國光伏發(fā)電與系統(tǒng)集成技術研討會暨展會
? ? 2013年中國光伏發(fā)電與系統(tǒng)集成技術研討會暨展會將于2013年11月27至11月29日在上海世博展覽館舉辦，此次展會是通過*媒體的強大資源和優(yōu)質買家強強聯(lián)合，創(chuàng)新性地將展會、貿易洽談與研討會高效結合，為企業(yè)提供展示+貿易洽談+演講的三重平臺，為專業(yè)觀眾提供"一站式"的互動交流機會。 ? ? 此次展會將推出70+精品展臺，邀請3000+國內外專業(yè)觀
2013 汽車測試及質量監(jiān)控博覽會（中國）(Automotive Testing Expo China）展況報道
? ??? ????? ???? 期待已久的“2013 汽車測試及質量監(jiān)控博覽會（中國）(Automotive Testing Expo China）”在上海光大會展中心如期舉行。此次展會為期三天，作為參展方，NOVTEC及全體員工都積極參加支持展會臺前幕后的工作，期
人工智能奇點正在接近智能汽車的**年
人工智能奇點正在接近智能汽車的**年將近2017年底，當wanda wang jianlin宣布，也將進入人工智能領域，它是在百度全部在人工智能之后，并釋放出一個大信號，即奇點即將來臨，人工智能將引發(fā)一場新的技術革命浪潮。為什么人工智能達到奇點首先，成功激勵整個市場。人工智能已經在中國*發(fā)展，和**個工作應該是“**”。通過大數(shù)據(jù)標簽智能化分布的信息，人群在今天的BAT周圍延伸，應該