瞄准TWh时代新机遇，动力电池企业大规模产能扩张启动，电池企业对产品安全、性能、品控的要求愈发严苛，生产制造环节自动化、智能化需求迫切。

作为锂电产业智造转型的后盾支撑，机器视觉在检测精度、检测速度、图像传输、缺陷分析等领域也迎来更高的要求和挑战。

如极耳焊接产生的金属碎屑可能出现在电池表面的任意位置，且颜色与极片料区背景色十分接近，对视觉检测的难度极大。而极耳区域翻折会出现任意形状、多尺寸，及表面反光等不良状况，导致翻折特征提取困难，均给视觉检测带来很大挑战。

动力电池视觉检测新需求，对传统机器视觉算法提出了巨大挑战。在奥普特董事长卢盛林博士看来，基于深度学习的检测技术有效提升瑕疵检测的准确率和鲁棒性，满足规模制造新需求，护航电池安全。

为此，奥普特投入了大量的资源对深度学习技术进行研究，并在锂电行业全面推广应用，覆盖极片检测、铝塑膜包装检测、卷绕后的极耳翻折检测等，并结合自身经验基于深度学习的锂电池觉检测提出三大创新。

一是基于小样本深度学习的检测框架，将缺陷样本数量降到个位数；二是数据样本自适应扩充训练技术，准确率提升10%；三是自适应迁移技术，大大缩短训练周期，甚至一键迁移。

作为机器视觉行业领军企业，奥普特以技术为驱动，以解决方案为核心，建立以软/硬件一体协同发展模式，产品涵盖光源、光源控制器、镜头、相机、工业读码器、3D激光传感器、视觉开发包、深度学习、智能视觉软件产品等。

动力电池领域，奥普特已经完成锂电从前到后各工序的视觉应用全覆盖，拥有锂电行业系统解决方案、光源、工业相机、镜头、3D激光传感器、工业读码器等全产品阵列。

其产品与解决方案已经获得多家头部电池企业的认可及规模应用。

追求性能极限，赋能锂电“智”造，奥普特将持续推进在软件与硬件两大维度的技术创新与产品优化。

6月14-17日，第十五届高工锂电产业峰会将在常州茅山国际会议中心举行。峰会期间，奥普特将于6月15日18:30举行“OPT锂电视觉专场发布会”，届时，奥普特董事长卢盛林博士将现场全方位解读OPT锂电视觉核心软硬件产品矩阵，敬请期待。

此外，在6月15日下午的“专场二：工艺创新与设备变革”论坛中，奥普特技术副总经理贺珍真将发表“锂电全工序极耳翻折视觉检测方案”的主题演讲。