近日，阿丘科技亮相万众瞩目的德国斯图加特国际机器视觉展览会（VISION 2024)。此次盛会吸引了全球近500家优秀参展商，共同展示机器视觉领域的最新技术和创新成果。

四大展品亮相

诠释阿丘科技技术实力

阿丘科技携四大核心展品惊艳亮相：工业视觉大模型、非监督学习技术、生成式AI技术以及电池行业检测解决方案。这些展品全面展示了阿丘科技在工业AI视觉领域的深厚积累与卓越创新能力，吸引了众多参观者的目光，赢得了现场客户的高度认可。

工业视觉大模型：不仅拥有强大的泛化能力，还能显著降低AI算法的开发与训练成本，为智能制造提供强有力的技术支持。

非监督学习技术：打破传统监督学习的局限，仅需良品图像即可自动识别和分类所有已知及未知缺陷，大幅缩短AI模型的部署周期。

生成式AI技术：快速生成接近真实情况的高质量缺陷图像，适应复杂多变的工业场景，解决缺陷样本难收集问题，有效提升模型的泛化能力与适应性。

电池行业检测解决方案：精准捕捉并识别电池制造过程中的关键缺陷，有效克服金属材质高反光等难题，为此行业的生产装配提供坚实的技术保障。

主题演讲

剖析电池检测难点及解决方案

展会期间，阿丘科技德国分部总经理王永生，以“Challenging AI Application in Battery Inspection（电池检测中具有挑战性的AI应用）”为主题发表演讲，分享了阿丘科技在电池检测领域的创新技术和解决方案。

电池制造过程中检测环节的挑战

演讲中，王永生详细介绍了在电池制造领域中，进行高速自动化质量控制时面临的挑战。首先，此过程中涉及的缺陷形状多变、尺寸微小且对比度低，同时质量验收标准严苛，这无疑增加了质量检测的难度。其次，保持高速率检测是另一个技术难点，电极的检查速度需高达180m/min，电芯的检查速度则要求达到300ppm。此外，样本数据不足也是制约机器学习模型训练的关键因素。最后，如何使模型迁移泛化，以覆盖不同产品型号，也是当前面临的技术挑战之一。

阿丘科技前沿技术及解决方案

针对上述挑战，阿丘科技提供一站式AI视觉检测解决方案，有效覆盖前道、电芯段、模组段工艺，以及方壳、圆柱、软包等多种形态的电池，能够满足高精度、高速度的检测需求，极大地提升了电池检测的效率和准确性，有效减少了误判的可能性，在品质管控、良率提升和减少浪费方面展现出了显著成效。

阿丘科技高度优化的DefectNet网络结构，采用独特的动态重采样技术，显著提高了微小缺陷的检测准确性，最小可检测缺陷尺寸低至3像素，优于市场主流产品的检测精度（6像素）。同时，推理速度更快，500万像素图像推理仅需20ms，而市场主流产品则耗时30-50ms。

此外，阿丘科技的工业级智能图像生成软件AIDG，通过生成大量高质量的图像数据，有效解决了样本数据不足的问题，提高AI检测模型的泛化能力与适应性。该软件能够根据用户的需求和缺陷标准，生成各种形状、尺寸和对比度的缺陷图像，在数据收集、模型训练及调优等阶段，皆能提供强有力的支持，使得训练数据量扩充至130%+，数据收集周期缩短50%+，初始检测模型准确率提升35%+。

携手全球客户

共绘工业自动化未来蓝图

回顾此次德国斯图加特国际机器视觉展览会，阿丘科技不仅成功展示了先进的技术和创新能力，还与众多客户达成了合作共识，共同谋划未来。

随着中国企业的国际化步伐加速，阿丘科技在过去几年中已成功打入泰国、越南等东南亚市场，与多家海外客户建立了稳固的合作关系。目前，阿丘科技在新加坡、德国顺利设立分部，海外团队已全面投入运营，致力于为全球更多客户提供优质服务。

未来的发展中，阿丘科技将继续保持创新能力，为机器视觉领域贡献更多的力量和价值。