随着全球能源危机和环境污染问题的日益突出，国家对于节能、环保等相关行业的发展高度重视，并大力兴起新能源行业作为国家节能减排的战略之一。
在新能源行业中，新能源电池作为该行业的重要支柱产品，行业需求量快速攀升，整体市场前景广阔，因此对于新能源电池产品质量的严格把控成为重中之重。
在智能制造的大趋势下，新能源行业新材料、新工艺涌现，同时现代社会对于产品质量检测的需求也逐渐加大，越来越多的新能源企业将创新机器视觉技术与产品应用到生产的各个环节。在新能源电池的缺陷检测、字符识别等环节中，有着良好的应用效果。
新能源行业产品工艺繁杂、流程较多，生产过程中，常常会产生虚焊、脱焊、集群装反、极柱变形等瑕疵，严重影响新能源电池产品的质量与稳定性。通过机器视觉能够大幅提升检测的精度、速度以及准确度，同时机器视觉系统还能适应危险环境下的使用。
随着工业4.0进程的不断推进，新能源行业的智能化发展已经迫在眉睫，行业产品对于机器视觉技术的要求不断提高，如何抓住机遇，拓宽机器视觉设备在新能源行业的应用范围，满足新能源行业的市场需求、加速适应新变化，对当前众多机器视觉厂商来说是机遇也是挑战。
面对机遇，深眸科技深度研究机器视觉技术，通过多年来相关行业案例的沉淀，深度分析新能源行业的客户需求，并在该领域持续发力。除此以外，深眸科技坚持以深度学习算法为核心的差异化发展优势，坚持技术与产品的持续创新，将AI算法、3D视觉等相关机器视觉创新技术融入智能感知的关键设备，为相关企业提供一站式AI视觉解决方案，精准解决新能源产品的生产痛点，在多个场景落实应用设备，实现新能源行业产品缺陷的高效检出。
机器视觉技术在新能源行业生产线的数智化进程中起着至关重要的作用，且目前已经成为工厂和企业提升生产效率和产品品质的重要驱动力。深眸科技凭借着“传统机器视觉+深度学习”技术实现创新机器视觉产品在新能源行业的落地应用，并高效赋能相关场景的缺陷检出。
电池缺陷检测案例
检测需求
随着新能源行业的大力发展，电池的市场竞争越来越大，很多厂商开始重视提升电池的出厂质量，同时传统的检测方法已经不能满足目前的新工艺与新材料，需要实现电池外观缺陷的自动化检测。
检测痛点
1、涉及虚焊、脱焊、集群装反、极柱变形、汇流排折弯、极耳数量等多种缺陷类型
2、缺陷材质多样
3、没有统一的行业标准、缺陷界限模糊、没有明确的数据确定产品是否为不良品
4、生产过程中不断增加新的缺陷类型
5、现场设备限制，待检测产品位置存在偏移
解决方案
通过轻辙视觉引擎搭配英特尔OpenVINO™工具套件、结合深度学习技术、融合人工智能分类识别模块，不仅大幅提升软件的CPU推理性能，还能灵活应对不同检测场景的需求，有效提高电池缺陷的检测效果，快速剔除不良品，精准实现对虚焊、脱焊、极群装反、极柱变形等缺陷的识别，识别准确率超过99%。
深眸科技深耕机器视觉领域多年，沉淀了丰富的技术储备与强大的产品研发能力，拥有经验丰富的软件研发团队和完全自主的知识产权，通过对于新能源行业的深度研究，凭借机器视觉检测技术高精度、高效率、高稳定性等优势，完成该行业自动工业化生产线的检测、识别、测量等应用。由此可见，未来，机器视觉技术将是新能源行业的重要检测技术之一，深眸科技也将持续满足客户需求，赋能新能源产品高效生产。
