머신 비전 + AI | Lingyunguang의 혁신적인 솔루션으로 리튬 배터리 버 감지 문제 극복

최근에는 전기차, 에너지저장장치 분야에서 잦은 화재 사고로 인해 대규모 리콜이 발생했고, 책임 당사자가 배터리 업체에까지 영향을 미쳤습니다. 동시에 업계 전체가 과잉 생산과 가격 전쟁의 압박을 받고 있는 상황에서 배터리 회사는 생산 공정에 대한 고품질 제어 및 안전 요구 사항을 점점 더 엄격하게 만들고 있습니다.

사진은 인터넷에서 퍼왔습니다

작은 문제, 큰 위험

IEEE1725 배터리 셀 안전 성능 감사 및 테스트 표준에 따르면 버는 포일(즉, 코팅되지 않은 영역)을 기준으로 포일에서 폴 피스 외부까지 위쪽 또는 아래쪽으로 확장되는 금속 돌출부입니다. 는 코팅된 영역으로서, 코팅으로부터 폴 피스 외부 방향으로 위쪽 또는 아래쪽으로 연장된 금속 돌출부를 통해 버 크기를 측정하는 것은 수직 방향의 버 높이를 측정하는 것입니다.

다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다: 글리치 다이어그램(참고: 다이어그램은 인터넷에서 가져온 것입니다)

과도한 버는 쉽게

다이어프램을 관통

하여 양극과 음극이 접촉하여 단락을 일으킬 수 있습니다. 배터리가 완전히 충전된 상태에서 합선이 발생하면 내부에서 즉시 많은 양의 열이 방출되어 폭발을 일으키고 소비자의 생명과 재산 안전을 심각하게 위협하게 됩니다. 버는 작지만 숨겨진 위험은 엄청납니다

요구사항이 너무 많아 테스트가 어려워지네요

실제 생산에서는 다양한 크기의 배터리를 만들기 위해서는 코팅과 롤링을 거친 극편을 슬리팅, 펀칭 등의 공정을 거쳐야 합니다. 슬리팅 공정을 예로 들면 폴 피스 자체의 물리적, 기계적 특성, 쌍을 이루는 도구의 중첩 정도, 절삭날의 마모 상태가 모두 버의 생성과 크기에 영향을 미칩니다. 테스트 요구 사항의 관점에서 제품 품질을 종합적으로 관리하려면

버 유무를 감지하는 것뿐만 아니라 버의 크기에 따라 다양한 판단을 내리는 것도 필요합니다

. 검출 방법의 관점에서 폴피스 버 검출은 오프라인 검출을 위해 대부분 육안 현미경을 사용하지만, 대형 피사계 심도 현미경을 사용해도 여전히 피사계 심도가 부족하고 배율이 부족한 문제가 있습니다. 동시에 측정 기능을 완료하려면 여러 시스템을 동시에 작동해야 하므로 작업이 번거롭고 비용이 증가합니다.

배터리 회사의 버 감지 공정은 기존 감지 솔루션에 대한 엄격한 요구 사항을 가지고 있어 효율적인 제조 목표를 달성할 수 없습니다

어려운 문제를 해결하는 혁신적인 솔루션 "머신비전+인공지능"

Lingyunguang은 국내 최초로 머신 비전 분야에 진출한 기업 중 하나로서 항상 독립적인 혁신이라는 R&D 개념을 고수해 왔으며 컴퓨터 이미징 및 정밀 이미징과 같은 많은 문제를 연속적으로 극복하고 최첨단 R&D를 지속적으로 변화시켜 왔습니다. 실질적인 문제에 대한 솔루션을 구현하여 생산성과 고객 솔루션을 제공합니다. 버 감지 문제에 직면한 Lingyunguang은 업계 문제를 해결하기 위해 "머신 비전 + AI" 솔루션을 사용하는 리튬 배터리 버 온라인 전체 검사 시스템을 출시했습니다.

혁신적인 광학 솔루션: 속도와 정확성을 추구하려면 두 가지의 균형이 필요합니다

전체 생산 능력에 영향을 주지 않고 결함 감지를 완료하려면 온라인 전체 검사가 의심할 여지 없이 최고의 솔루션입니다. 고속 생산, 고진동 환경에서 미크론 수준의 버 결함을 안정적으로 검출하기 위해서는 공간, 투자 등의 요소를 종합적으로 고려해야 하는데 이는 매우 어렵다.

고속 카메라를 핵심으로 한 고속 영상

은 영상 기록을 위한 고속 움직임 변화 시 공간적, 시간적 정보를 긴밀하게 연결할 수 있어 일시적이거나 고속인 움직임 속에서도 효과적으로 연속적으로 기록할 수 있으며, 해당 작업을 위해 신호를 이미지 처리 장비에 신속하게 전송하며 산업, 군사, 운송, 의학 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.

Lingyunguang은 이 기술을 폴피스 버 감지 분야로 전환하여 적용했습니다. 동시에 자체 개발한 광학 시스템과 결합하여 적응형 초점 추적을 실현하고 시스템의 피사계 심도를 향상시키며 고해상도, 넓은 시야 및 넓은 피사계 심도 고속 이미징을 실현합니다. ,

150m/min

에서 안정적이고 선명한 이미징을 구현하고 극성 필름 Full Edge Burr 검사를 완료합니다. 검출 해상도 2μm.

적응형 초점 애니메이션 시연

또한 폴피스의 품질 분석, 공정 추적성 등 공정 품질 검사 과정에서 1μm 해상도로 오프라인에서도 고정밀 전체 검사를 완료할 수 있습니다

딥 러닝: 감지 정확도 향상

F.Brain은 산업 품질 검사 시나리오를 위해 Lingyunguang에서 독자적으로 개발한 딥 러닝 플랫폼으로 리튬 배터리 테스트 분야에서 널리 사용되었습니다. 버 감지 시나리오에서는 결함을 먼저 기존 알고리즘으로 선별 및 분류하고, 감지된 결함을 분할한 후 분류 알고리즘으로 보냅니다. 고속 및 저비용 시나리오를 위해 F.Brain은 자체 개발한 다중 규모 경량 모델을 개발하여 시중의 일반 모델에 비해 추론 시간을 35% 단축했습니다. 감지 속도는 150m/min에 도달할 수 있으며 오경보 비율은 100,000분의 1 미만으로 고객의 엄격한 요구 사항을 충족합니다.

소프트웨어 상호 운용성: 원활한 연결

배터리 회사에게 있어서 결함을 발견하고 처리하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다. 전체 생산 라인 관리 및 전체 공정 관리는 제품 품질을 더욱 향상시키고 제품 안전을 보장하기 위한 개발 방향입니다.

버 온라인 전수검사 시스템에는 라벨링 연동, 알람, 장난방지 등의 기능도 있으며, 회사 자체의 MES와 연동이 가능하고, 데이터센터 및 단말 저장장치와 상호작용하며, 회사의 결함정보 보유를 충족시킬 수 있습니다. 기간 요구 사항을 충족하고 데이터 추적 가능 및 추적 가능을 실현합니다.

미래 리튬 배터리 산업의 새로운 변화와 새로운 수요에 직면하여 Lingyunguang은 기술 기반을 유지하고 고객 요구 사항을 깊이 탐구하며 혁신적인 제품과 솔루션을 사용하여 고객이 모든 세부 사항에서 품질을 요구하도록 지원하고 모든 링크를 엄격하게 관리할 것입니다. , 불만 제로 목표 달성!

위 내용은 머신 비전 + AI | Lingyunguang의 혁신적인 솔루션으로 리튬 배터리 버 감지 문제 극복의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!