近日，阿丘科技亮相萬眾矚目的德國斯圖加特國際機器視覺展覽會（VISION 2024)。此次盛會吸引了全球近500家優秀參展商，共同展示機器視覺領域的最新技術和創新成果。

四大展品亮相

詮釋阿丘科技技術實力

阿丘科技攜四大核心展品驚艷亮相：工業視覺大模型、非監督學習技術、生成式AI技術以及電池行業檢測解決方案。這些展品全面展示了阿丘科技在工業AI視覺領域的深厚積累與卓越創新能力，吸引了眾多參觀者的目光，贏得了現場客戶的高度認可。

工業視覺大模型：不僅擁有強大的泛化能力，還能顯著降低AI算法的開發與訓練成本，為智能制造提供強有力的技術支持。非監督學習技術：打破傳統監督學習的局限，僅需良品圖像即可自動識別和分類所有已知及未知缺陷，大幅縮短AI模型的部署周期。生成式AI技術：快速生成接近真實情況的高質量缺陷圖像，適應復雜多變的工業場景，解決缺陷樣本難收集問題，有效提升模型的泛化能力與適應性。電池行業檢測解決方案：精準捕捉并識別電池制造過程中的關鍵缺陷，有效克服金屬材質高反光等難題，為此行業的生產裝配提供堅實的技術保障。

主題演講

剖析電池檢測難點及解決方案

展會期間，阿丘科技德國分部總經理王永生，以“Challenging AI Application in Battery Inspection（電池檢測中具有挑戰性的AI應用）”為主題發表演講，分享了阿丘科技在電池檢測領域的創新技術和解決方案。

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電池制造過程中檢測環節的挑戰

演講中，王永生詳細介紹了在電池制造領域中，進行高速自動化質量控制時面臨的挑戰。首先，此過程中涉及的缺陷形狀多變、尺寸微小且對比度低，同時質量驗收標準嚴苛，這無疑增加了質量檢測的難度。其次，保持高速率檢測是另一個技術難點，電極的檢查速度需高達180m/min，電芯的檢查速度則要求達到300ppm。此外，樣本數據不足也是制約機器學習模型訓練的關鍵因素。最后，如何使模型遷移泛化，以覆蓋不同產品型號，也是當前面臨的技術挑戰之一。

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阿丘科技前沿技術及解決方案

針對上述挑戰，阿丘科技提供一站式AI視覺檢測解決方案，有效覆蓋前道、電芯段、模組段工藝，以及方殼、圓柱、軟包等多種形態的電池，能夠滿足高精度、高速度的檢測需求，極大地提升了電池檢測的效率和準確性，有效減少了誤判的可能性，在品質管控、良率提升和減少浪費方面展現出了顯著成效。

阿丘科技高度優化的DefectNet網絡結構，采用獨特的動態重采樣技術，顯著提高了微小缺陷的檢測準確性，最小可檢測缺陷尺寸低至3像素，優于市場主流產品的檢測精度（6像素）。同時，推理速度更快，500萬像素圖像推理僅需20ms，而市場主流產品則耗時30-50ms。

此外，阿丘科技的工業級智能圖像生成軟件AIDG，通過生成大量高質量的圖像數據，有效解決了樣本數據不足的問題，提高AI檢測模型的泛化能力與適應性。該軟件能夠根據用戶的需求和缺陷標準，生成各種形狀、尺寸和對比度的缺陷圖像，在數據收集、模型訓練及調優等階段，皆能提供強有力的支持，使得訓練數據量擴充至130%+，數據收集周期縮短50%+，初始檢測模型準確率提升35%+。

攜手全球客戶共繪工業自動化未來藍圖

回顧此次德國斯圖加特國際機器視覺展覽會，阿丘科技不僅成功展示了先進的技術和創新能力，還與眾多客戶達成了合作共識，共同謀劃未來。

隨著中國企業的國際化步伐加速，阿丘科技在過去幾年中已成功打入泰國、越南等東南亞市場，與多家海外客戶建立了穩固的合作關系。目前，阿丘科技在新加坡、德國順利設立分部，海外團隊已全面投入運營，致力于為全球更多客戶提供優質服務。

未來的發展中，阿丘科技將繼續保持創新能力，為機器視覺領域貢獻更多的力量和價值。