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在汽車蓄電池的自動化生產流程中，極片的精準上料是決定電池性能與使用壽命的關鍵環節。然而，汽車蓄電池極片的正反面結構具有高度相似性，給自動化上料過程中的正反面區分帶來了極大挑戰。一旦出現識別失誤導致極片反向安裝，不僅會造成電池內部電路紊亂、充放電效率大幅下降，還可能引發漏液、鼓包等安全隱患，直接影響蓄電池的產品質量與使用安全性。普通柔性視覺識別系統在應對此類細微差異識別時，難以有效捕捉區分正反面的核心特征，且受環境光線影響較大，會提高識別錯誤率，丹尼克爾通過光學優化+AI智能分析，可提高識別準確率。

一、增加上光源，對產品進行均勻照射

在光學環境優化層面，首要任務是構建穩定、均勻的圖像采集光線環境。通過采用定制化的上光源系統，可實現對極片表面的垂直均勻光線投射，光線均勻覆蓋極片的每一個區域，有效消除傳統點光源或側光源帶來的陰影死角，將極片正反面原本難以察覺的結構差異進行“可視化放大”， 為準確判斷奠定基礎。

二、盤面粘貼吸光布，消除雜光干擾

僅靠上光源系統還無法完全隔絕外界干擾，環境雜光與底面反光仍是影響圖像質量的重要因素，因此專業吸光布的配套使用成為光學優化的另一重要環節。

一方面，它能像“黑洞”一樣吸收車間內的環境雜散光，包括流水線照明燈的余光、機械設備的金屬反光、人員走動帶來的光影變化等，避免這些雜光在極片表面形成干擾光斑或亮斑；另一方面，它能徹底盤面底面的反光路徑，防止反光與上光源光線疊加導致極片圖像局部“過曝”，確保采集到的極片圖像從邊緣到中心的亮度一致，細節紋理完整清晰，為AI識別提供高質量的圖像數據。

三、AI深度學習樣本，提高識別準確度

在圖像智能分析層面，基于優化后采集的高清圖像數據，引入深度學習算法構建極片特征識別模型。通過工業相機采集大量極片正反面樣本圖像，涵蓋不同批次、不同位置的極片特征，構建起豐富且全面的樣本數據庫，利用AI對樣本數據進行深度訓練，算法能夠自動學習并提取極片正反面在不同位置、不同角度下的核心特征點，與傳統視覺識別依賴人工設定特征閾值的方式不同，AI算法能夠通過自主學習不斷優化特征判斷邏輯，從而準確識別其正反面屬性。

通過光學優化+AI智能分析的方案，可大幅提高極片正反面識別的準確率，有效杜絕了因識別失誤導致的生產故障，不僅降低了人工復檢的成本，還能提升生產效率與產品質量穩定性，為汽車蓄電池的規模化、高品質生產提供可靠的技術支撐。