マシン ビジョン + AI | Lingyunguang の革新的なソリューションは、リチウム電池のバリ検出の問題を克服します

近年、電気自動車やエネルギー貯蔵分野で火災事故が多発し、大規模なリコールが発生し、責任者は電池会社にも影響を与えています。同時に、業界全体が過剰生産能力と価格競争の激化という重圧にさらされており、電池会社は生産プロセスにおける高品質管理と安全性をますます求めています。

写真はインターネットから取得したものです

小さな問題、大きなリスク

IEEE1725 バッテリーセルの安全性能監査およびテスト基準によれば、バリとは、フォイル (つまり、コーティングされていない領域) をベースラインとして、フォイルからポールピースの外側まで上向きまたは下向きに伸びる金属の突起です。 ; または、コーティングされた領域であり、コーティングからポールピースの外側の方向に上向きまたは下向きに伸びる金属の突起です; バリサイズの測定は、垂直方向のバリの高さを測定することです。

書き直す必要がある内容は次のとおりです: グリッチ図 (注: 図はインターネットから取得したものです)

大きすぎるバリは、簡単に

ダイアフラム

を突き破り、正極と負極が に接触して短絡 を引き起こす可能性があります。満充電時にショートが発生すると、直ちに内部で多量の熱が放出され、爆発を引き起こし、消費者の生命と財産の安全を重大に危険にさらします。 バリは小さいですが、隠れた危険は非常に大きいです

要求が多く検出が困難になる

実際の生産では、さまざまなサイズの電池を作製するために、塗装、圧延後のポールピースにスリットや打ち抜きなどの工程を経る必要があります。スリット加工を例にとると、ポールピース自体の物理的・機械的特性、工具の重なり量、刃先の摩耗状態などがバリの発生や大きさに影響します。 テスト要件の観点から、製品の品質を総合的に管理したい場合、

バリの有無を検出するだけでなく、バ​​リの大きさに基づいてさまざまな判断を行う必要があります

。検出方法の観点から見ると、磁極片バリ検出にはオフライン検出用の視覚顕微鏡が主に使用されますが、大型の被写界深度顕微鏡を使用した場合でも、被写界深度不足や倍率不足などの問題が依然としてあります。一方で、計測機能を完成させるためには複数のシステムを同時に動作させる必要があり、運用が煩雑となりコストも増加します。

バッテリー会社のバリ検出プロセスには、既存の検出ソリューションに対する厳しい要件があり、効率的な製造という目標を達成できません

難題を解決する革新的ソリューション「マシンビジョン人工知能」

マシンビジョン分野にいち早く参入した国内企業の1つとして、凌雲光は常に独立したイノベーションの研究開発コンセプトを堅持し、コンピュテーショナルイメージングや高精度イメージングなどの多くの問題を次々に克服し、常に最先端の研究開発を変革してきました。その結果、生産性が向上し、顧客の実際の問題を解決するためのソリューションの導入にもつながります。バリ検出の問題に直面した Ling Yunguang は、リチウム電池バリのオンライン完全検査システムを立ち上げ、「マシン ビジョン AI」ソリューションを使用して業界の問題を解決しました。

革新的な光学ソリューション: 速度と精度を追求する場合、この 2 つのバランスを考慮する必要があります

全体の生産能力に影響を与えることなく欠陥検出を完了するには、オンライン完全検査が間違いなく最良のソリューションです。高速生産や高振動環境下でミクロンレベルのバリ欠陥を安定して検出するには、スペースや投資などを総合的に考慮する必要があり、非常に困難です。

高速カメラを核とした高速撮像は、高速動作変化時の空間的・時間的情報を密接に連携させて画像記録することができるため、過渡的または高速な動作を効果的に検出できます。状況を継続的に記録し、対応する操作のために信号を画像処理装置に迅速に送信することができ、産業、軍事、輸送、医療などの分野で広く使用されています。

Ling Yunguang は、この技術をポールピースのバリ検出の分野に移行して適用しました。同時に、

自社開発の光学システムと組み合わせることで、アダプティブフォーカシング

を実現し、システムの被写界深度を向上させ、高解像度、広い視野、深い被写界深度を実現します。 150m/minの速度を達成する高速イメージング安定した鮮明なイメージング、ポールピースエッジのバリの完全な検査、

検出分解能2μm。

アダプティブ フォーカス アニメーションのデモンストレーション

また、ポールピースの品質分析や工程トレーサビリティなどの工程品質検査工程において、分解能1μmの高精度全数検査をオフラインで完了することも可能です。

ディープラーニング: 検出精度の向上

F.Brain は、工業用品質検査シナリオ向けに Lingyunguang が独自に開発したディープラーニング プラットフォームで、リチウム電池テストの分野で広く使用されています。バリ検出シナリオでは、まず欠陥が従来のアルゴリズムによってスクリーニングおよび分類され、検出された欠陥がセグメント化されてから分類アルゴリズムに送信されます。高速かつ低コストのシナリオのために、F.Brain は自社開発のマルチスケール軽量モデル を開発しました。これは、市場の一般的なモデルと比較して推論時間を 35% 短縮します。 検出速度は150m/分に達し、誤警報率は100,000分の1未満ですにより、顧客の厳しい要件を満たします。

ソフトウェアの相互運用性: シームレスな接続

バッテリー会社にとって、欠陥の検出と対処は最初のステップにすぎません。 完全な生産ライン管理と完全なプロセス管理は、製品の品質をさらに向上させ、製品の安全性を確保するための開発の方向性です。

バリオンライン全数検査システムには、ラベリング連携、アラーム、アンチフール機能などの機能も搭載しており、自社のMESと連携してデータセンターとの連携や、 データトレーサビリティとトレーサビリティを実現するには、企業の欠陥情報の保存期間が必要です。

将来、リチウム電池業界の新たな変化と新たな需要に直面しても、凌雲光は技術基盤を維持し、顧客のニーズを深く探求し、革新的な製品とソリューションを使用して、顧客があらゆる細部およびあらゆる面で品質を求めるのを支援します。 link. クレームゼロを目標に徹底管理!

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