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时间：2025-08-25 编辑：半导体检测设备服务网
锂电池瑕疵褶皱AI检测系统深度学习
在传统视觉缺陷检测中，一些细微的褶皱，划痕，采图时，对比度非常低的，是比较难处理的。那么怎么办呢？
下面和大家分享锂电池瑕疵褶皱AI检测系统的案例，在锂电池的实际生产中，为了防止电池漏液，造成安全事故，锂电池检测应做到：
1、检测电池是否封边完好；
2、封边到电池边缘的距离，以及是否存在褶皱。
一、检测概况
工件有银色、黑色2种颜色，银色工件反光性较强，要求光源的均匀性比较好，在检测褶皱时易与背景区分。
二、AI视觉检测硬件系统
三、获取图像
1、识别电池封边的上边缘与电池上边缘，通过测量两者之间的间距，来判断封边是否有偏移；2、识别电池封边上的褶皱，来判断是否封边完好.
检测封边距离
锂电池封边检测时，受到各种褶皱影响局部反光效果不均匀，因此普通软件方法检测距离时容易受到平整度和背景整洁度的影响。通过（深度学习AI视觉检测）软件各种图像算法叠加可将干扰因素过滤，只保留需要的部分。
褶皱检测
对于电池缺陷检测的大部分都是用传统的机器视觉检测系统，其中，如何突出缺陷、提取有用信息是传统视觉处理难点所在，但这些难题，在新一代深度学习AI检测系统面前，都是可以轻易检测出来的。
如果你的工业生产线中，也需要用的到深度学习检测技术，那么不妨和我们聊聊，我们会先根据你的需求分析，从一个专业的角度免费来给你设计一个合适你的方案，然后听取你的意见，再详细洽谈，最后即使没能达成合作，我们也非常希望能多认识个朋友。
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