新能源汽车与锂电池市场的规模性扩张已经成为不争的事实,而锂电池安全与续航问题始终是市场推进的关键项目,是车企和客户共同关注的焦点问题。锂电池的质量变得格外重要,传统的检测方式一般为人工目视,效率低,且无法全检,安全隐患大。部分现存机器视觉方案需要定期校准且对人员要求高,无法大批量普及。
图 | 锂电池重要部件极片与隔膜
海克斯康近期发布的锂电池电芯极片和隔膜在线质量检测方案,对准锂电池核心部分,以人工智能技术与先进工业拍照技术为手段,可以实现在线锂电池极片和隔膜等材料表面缺陷的实时检测,并且可以对缺陷种类的精准识别和分类,从制造初期根本上消除安全隐患。
图 | 锂电池电芯极片和隔膜在线质量检测方案
应用方向:极片与隔膜
锂电池极片
•典型瑕疵:长划线、缺料、杂质、异物点、漏箔、褶皱、边部不良、暗斑、A/B错位、裂纹、干料、色差、金属屑残留、折痕、尺寸不良等。
•检测工序:涂布阶段,分切阶段,模切阶段,卷绕机电池成型前。
锂电池隔膜
•典型瑕疵:孔洞,油斑,撕裂,脱层,亮点,暗纹,白斑,划伤,晶点,漏涂,辊印,油渍,异物,水渍,夹料,涂布条纹等。
方案优势:灵活与高效
全新光学传感器高效灵活
方案应用全新的微距传感器和特殊设计,实现小空间,高精度,复杂安装环境的检测。微距传感器无需图像拼接,可以根据材料宽幅定制长度,避免了图像拼接带来的检测误差。且传感器仅需一次校准,图像采集无畸变,后续无需校准且对基材灰度区间跨度适应性强
AI技术实现高级智能分类
软件获取到算法传回缺陷的分类结果和特征值后,可以按照设置好的参数进行特征筛选和分级判定,以符合终端使用要求。即使面对大规模数据量的缺陷依然得心应手,保持缺陷图像实时高速处理的卓越稳定性。通过AI深度学习技术检测缺陷,可以解决传统算法难以解决的噪音干扰问题,同时可以检测出轻微的缺陷,提升检测准确率。
软件界面以不同颜色符号区分瑕疵类型
生产线上的效率与数据保障
锂电池检测方案将传感器和光源集成到一起,避免了传统相机的焦距布置高度,安装空间小。在线快速检测,满足产线MES系统要求,非常适合生产线在线检测。
目前动力电池检测设备对产品的检测准确性和一致性要求极高,面对错综复杂的新能源锂电池产线,海克斯康锂电池极片和隔膜在线质量检测系统自主设计开发,根据不同产线的定制方案,满足各类电池电芯检测需求,极大地提高了客户的生产效率,最大程度降低客户生产成本,满足客户各类需求。
(海克斯康制造智能)
声明:本网站所收集的部分公开资料来源于互联网,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传,对此类作品本站仅提供交流平台,不为其版权负责。如果您发现网站上所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题,请第一时间告知,我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除内容,以保证您的权益!联系电话:010-58612588 或 Email:editor@blueai.net.cn。
- 暂无反馈