清明時節(jié)雨紛紛

　　路上行車堵斷魂

　　清明小長假即將到來，高速公路準備又要“堵”起來了。在出行尤其是長途出行遭遇堵車時，電動汽車車主常常比傳統(tǒng)車主多出幾分焦慮。大部分煩惱在于，一旦電量不足，“剩余電量能不能堅持開完續(xù)航里程”、“最近的充電樁在哪兒”、“充電太久會不會耽誤行程”等等……

　　可見，車主的種種煩惱歸根結底都與電動車的唯一能量來源——電池息息相關。

　　若不能保證電池的質量，又怎能真正解決車主們的煩惱，進一步提升品牌形象呢?

　　繼上篇分享之后

　　戳此傳送門前往：EV電動車電池制造商的十大“頭禿級煩惱”解決方案(上篇)

　　此次小編又準備了另外五份康耐視為EV電動車電池制造商提供的解決方案。

　　咳咳，待小編喝口水，馬上來為您揭曉~

　　Question 6

　　電池芯按照12x6的陣列排列。 康耐視傳感器是否能夠同時執(zhí)行正極和負極檢測?

　　答：在模塊裝配流程中，在將電池芯連接并將母線焊接之前，極性檢查是一項至關重要的質量控制措施。康耐視In-Sight 2000視覺傳感器能夠檢測棱柱形電池芯中以各種形狀、圖案和顏色呈現(xiàn)的電極。In-Sight 2000甚至能夠同時檢測一個陣列中的多個電極，并檢查電池芯陣列以確認每個電極的方向，從而避免短路以及其他損壞。

　　Question 7

　　對于傳統(tǒng)機器視覺無法解決的應用，你們的解決方案效果如何?

　　答：康耐視ViDi套件能夠解決其他基于規(guī)則的機器視覺解決方案無法解決的大量檢測和OCR應用?？的鸵昖iDi套件甚至能夠驗證市場上其他競爭檢測系統(tǒng)的檢測結果，捕捉難以檢測到的缺陷，并減少錯誤剔除的可能性。該套件可與VisionPro?和康耐視Designer軟件輕松集成，為工程師提供巨大的編程可擴展性和靈活替代傳統(tǒng)檢測方法的解決方案。

　　Question 8

　　康耐視是否能夠處理池芯缺陷涉及許多自然存在的元件變化?

　　由于電池芯缺陷涉及許多自然存在的元件變化，基于深度學習的視覺算法提供靈活替代基于規(guī)則的傳統(tǒng)編程方法的解決方案。

　　特別是在軟包式電池芯的情況下，電池芯之間的視覺外觀可能存在顯著的差異，這導致要明確搜尋出所有缺陷將會過于復雜和耗時。VisionPro ViDi軟件采用基于深度學習的視覺算法，只需從帶注釋的圖像中學習，即可識別氣泡、褶皺等缺陷。此模型可學習軟包式電池芯表面的正常外觀，包括不構成缺陷的自然變化。所有偏離此模型正常外觀的特征將被表征為異常。通過這種方式，VisionPro ViDi軟件能夠可靠且一致地檢測出所有異常，無需廣泛的缺陷庫。

　　Question 9

　　你們是否能夠執(zhí)行電池焊接引導和焊接質量檢測?

　　傳統(tǒng)上，由于自然工藝變化和由此產生的焊接外觀變化，機器視覺一直難以準確地檢測焊接質量?？的鸵?D激光位移傳感器可用于引導并檢測焊縫的質量，并且不會使循環(huán)速度放慢。它們可計量焊縫寬度是否在公差范圍內，焊縫相對于中心的位置是否準確，焊接高度是否正確并檢查焊接是否完整。

　　在涉及自然流程變化和易混淆表面紋理的情況下，VisionPro ViDi軟件能夠成功地檢測出焊接材料中的漏焊和間隙，確保準確地標記缺陷。

　　Question 10

　　你們是否能夠針對電池對位提供VGR解決方案?

　　康耐視視覺引導的機器人(VGR)解決方案采用多臺相機，這些相機相互之間以及相對于運動系統(tǒng)都經過準確標定，能夠將電池芯或模塊可靠地引導和對位到它們的外殼上?？的鸵昉atMax? 技術利用幾何信息定位基準標記，并將其標定到坐標軸，這使該系統(tǒng)能夠可靠地定位元件。

　　LineMax技術用于定位各邊線的交叉點。PatMax和LineMax技術在各種條件下都可確?？焖傩浴⒖煽啃院透叨葴蚀_性，以確保它們能夠實現(xiàn)準確的對位。該系統(tǒng)利用這些坐標軸引導機器人拾取元件，然后傳輸、對位并將它們置于目的運動平臺上?？的鸵昖isionPro軟件能夠與廣泛的相機和運動平臺設計快速集成。除了準確性和高速度外，此解決方案還提供高度的靈活性，能夠快速處理不同的相機和運動平臺配置與標尺，確保適用于大批量生產和產品快速轉換應用。

（轉載）