在汽车蓄电池的自动化生产流程中，极片的精准上料是决定电池性能与使用寿命的关键环节。然而，汽车蓄电池极片的正反面结构具有高度相似性，给自动化上料过程中的正反面区分带来了极大挑战。一旦出现识别失误导致极片反向安装，不仅会造成电池内部电路紊乱、充放电效率大幅下降，还可能引发漏液、鼓包等安全隐患，直接影响蓄电池的产品质量与使用安全性。普通柔性视觉识别系统在应对此类细微差异识别时，难以有效捕捉区分正反面的核心特征，且受环境光线影响较大，会提高识别错误率，丹尼克尔通过光学优化+AI智能分析，可提高识别准确率。

一、增加上光源，对产品进行均匀照射

在光学环境优化层面，首要任务是构建稳定、均匀的图像采集光线环境。通过采用定制化的上光源系统，可实现对极片表面的垂直均匀光线投射，光线均匀覆盖极片的每一个区域，有效消除传统点光源或侧光源带来的阴影死角，将极片正反面原本难以察觉的结构差异进行“可视化放大”， 为准确判断奠定基础。

二、盘面粘贴吸光布，消除杂光干扰

仅靠上光源系统还无法完全隔绝外界干扰，环境杂光与底面反光仍是影响图像质量的重要因素，因此专业吸光布的配套使用成为光学优化的另一重要环节。

一方面，它能像“黑洞”一样吸收车间内的环境杂散光，包括流水线照明灯的余光、机械设备的金属反光、人员走动带来的光影变化等，避免这些杂光在极片表面形成干扰光斑或亮斑；另一方面，它能彻底盘面底面的反光路径，防止反光与上光源光线叠加导致极片图像局部“过曝”，确保采集到的极片图像从边缘到中心的亮度一致，细节纹理完整清晰，为AI识别提供高质量的图像数据。

三、AI深度学习样本，提高识别准确度

在图像智能分析层面，基于优化后采集的高清图像数据，引入深度学习算法构建极片特征识别模型。通过工业相机采集大量极片正反面样本图像，涵盖不同批次、不同位置的极片特征，构建起丰富且全面的样本数据库，利用AI对样本数据进行深度训练，算法能够自动学习并提取极片正反面在不同位置、不同角度下的核心特征点，与传统视觉识别依赖人工设定特征阈值的方式不同，AI算法能够通过自主学习不断优化特征判断逻辑，从而准确识别其正反面属性。

通过光学优化+AI智能分析的方案，可大幅提高极片正反面识别的准确率，有效杜绝了因识别失误导致的生产故障，不仅降低了人工复检的成本，还能提升生产效率与产品质量稳定性，为汽车蓄电池的规模化、高品质生产提供可靠的技术支撑。