由于生产的人工成本越来越高，人工检测的准确率和效率不高，传统的新能源锂电池外壳外观缺陷检测方法依靠人眼来判断电池表面的各种问题，并且有很大的局限性。比如人眼对小缺陷不敏感，存在误检漏检风险;人眼无法持续稳定地完成高强度重复性检查工作，会造成疲劳、速度慢、效率低;主观判断受情绪、思维、光线影响，具有很大的不稳定性和不规范性。有没有办法用机器代替人工进行新能源动力锂电池壳外观缺的可能呢?
【检测问题】
新能源锂电池壳表面缺陷检测系统将锂电池壳覆盖内壁、外壁、壳身、壳底面、外R角、壳口六个区域的检测，缺陷包括划伤、水印、凹坑、白斑、凸起、变形、缺口、不圆、黑点、白点、发黄等
【检测参数】
检测效率：5分钟/件
位置精度： 0.1mm
三维检测 0.1mm
【电池盒视觉检测系统功能优势】
1、深度视觉算法
基于深度学习的AI识别网络，专为新能源电池盒检测而开发设计，将更可靠地分类识别缺陷，识别真伪缺陷，确保产品质量的一致性，实现智能化质量管理。
2、智能数据管理
内置缺陷数据分析引擎，利用云计算和大数据技术，对采集到的缺陷数据进行多维数据分析，对周期性和连续性缺陷及时报警。支持MES无缝对接，数据端侧共享，打破数据孤岛，多维度数据分析帮助企业进行产品质量分析和流程改进，实现更全面的质量管理，助力智慧工厂建设。