电池表面检查

用深层学习解决方案检查细胞涂层质量

由In-Sighti提供支持的基于深度学习的视觉软件

基于深度学习的工业图像分析的图形编程环境

在焊接后，电池单元挤出耐用的保护涂层。该涂层可以具有缺陷，包括涂层下的气泡和夹杂物，通过涂层划伤，并且涂覆的涂层不充分。当这些电池紧密包装到电池模块中时，若干因子可以导致电气短或过热：电池的紧密接近，每个电池必须携带，由细胞产生的热量，或与热界面不充分接触材料（TIM）。

电池涂层可能有各种各样的小缺陷，但不会损害功能，以及看似轻微的划痕，使它们不安全或不能使用。重要的是要检测这些缺陷，同时尽量减少有缺陷但功能涂层的拒绝。

获得定价

电池表面可以通过更复杂的机器视觉系统进行检测，如in - sight D900系列，该系统在视觉系统中嵌入了深度学习检测功能。德国必威

康康克斯深度学习培训，具有良好且缺陷的表面的图像集。康耐历深度学习的缺陷检测工具学习在可接受的变化范围内识别和传递表面，标志的缺陷范围内，占诸如光反射的图像内的自然变化。