在碳达峰、碳中和的全球大背景下，新能源电池作为绿色产业的重要组成部分，有着前所未有的发展机遇，同时质量安全问题也面临严峻考验，其生产全工艺段严格的质量检测和管理十分必要。

在大会“AI赋能的计算成像与智能检测”分论坛上，凌云光秦庆旺博士做了《视觉+AI助力锂电极片工艺质量升级》的精彩分享。他表示：在锂电极片涂布及辊分工艺段，还存在箔材、涂布区高低反射率材料高动态成像、微米级极片毛刺动态成像等难题，以及缺陷精确分类分级、海量数据实时精确检测带来的挑战。为此，凌云光积极投入研发资源，在极片工艺质量检测领域取得一系列创新实践解决方案。

面对锂电行业极限制造不断提升的工艺要求，凌云光通过单相机光源同步频闪分时曝光技术，成功解决高动态范围成像难题，实现虚边缺陷的精准抓取和测量，并能对气泡、暗痕、褶皱等缺陷清晰成像。同时，通过光学自动追焦控制技术，解决微米级高速高分辨大景深成像难题，实现毛刺缺陷在线检测。

目前凌云光建立的拥有500W样本工业专用数据集， 有60+工业级缺陷智能AI检测算法加持，在NG 缺陷样品有限、少量训练样本数据集的情况下，能实现像素级的检测精度；适应弱缺陷/相似缺陷，78种缺陷类型分类准确率>99.7%。逐步实现人眼检测与工业视觉标准的统一，建立了科学的度量标准与质量管理体系。

基于凌云光自研一体式异构嵌入式处理平台实现10Gbps带宽数据的采集、传输和AI算法实时处理，在120m/min的高速产线上仍能实现像素精度0.05mm的高精度检测，经客户验证取得了良好效果。

未来，凌云光还将充分发挥公司20多年来在先进光学成像、智能制造领域的研发积累，逐步完善锂电生产全工艺段质量检测与管理解决方案，满足锂电行业极限制造的严苛要求。

据了解，此次工业视觉大会是一次增强研产深度交流与合作的行业盛会，CCF会士、中国工程院院士王耀南，CCF计算机视觉专委会副主任、上海科技大学副教务长虞晶怡等重磅嘉宾与会并做精彩分享。