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深度融合多维视觉技术|OPT(JDB电子游戏)破解锂电池多工序检测难题

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宣布时间:2023-08-28 来源 :


锂电工业进入一轮升级周期,精细化、专业化生产诉求愈加明显,过去段的极片制造,到中段的裸电芯焊接,再到电芯组装覆膜,都需要更高效、更精准的视觉检测技术。


作为全球锂电视觉检测焦点供应商,OPT(JDB电子游戏)视觉应用已笼罩锂电池生产全工序,并通过深度融合2D、3D及深度学习等多维视觉技术,攻克了要害工序的行业检测难点,如极片边沿毛刺检测、极耳焊接外观检测、电芯蓝膜外观检测等焦点工序,实现了零漏检、极低误判的重大突破。




01

极片毛刺检测

不遗漏任一细微瑕疵


在制造极片历程,如辊压、分条、模切等工序,除了需要对正负极外貌缺陷进行检测和监控外,还需对极片边沿横向、纵向两个维度毛刺实时在线检测,目今产线主流设备速度达120米/分钟,这对机械视觉检测精度和响应速度提出了极大挑战。

OPT机械视觉在极片分条机的应用示意图


对此,OPT推出了一系列契合锂电极片检测的CXP面阵相机,并结合高角度和背光的打光方法,更能凸显偏向各异的毛刺特征。该系列的面阵相机兼具高带宽、高区分率特性,带宽速度可达20Gbps,其扫描速度可应对更快的运动系统,检测精度达7μm。

OPT极片毛刺检测示意图


在实施项目历程中,OPT累积了大宗极片毛刺样本数据,并利用深度学习软件进行训练标注,生成AI检测模型,可快速精准检测差别尺寸、差别形态的毛刺。

02

极耳翻折检测

全工序零漏报

耳翻折对电池质量有严重影响甚至引发宁静隐患,视觉检测作为包管电池宁静和性能的重要关卡,也是行业的难点之一。


极耳的卷绕环节为例,OPT接纳高速线阵相机和面阵相机,对电芯上的每片极耳进行检测,扫描速度抵达3米/秒,保证卷绕前的极耳无翻折缺陷。

OPT机械视觉在极耳卷绕机的应用示意图


同时,在下料环节,还需检测极耳的正面和侧面,双向检测更全面。OPT接纳液态镜头,通过多次侧面成像,检察极耳的内层是否保存翻折,对焦的速度可达毫秒级。


进入极耳焊接段,对视觉检测更为严苛,要求必须做到零漏检,避免有极耳翻折、断裂、碎屑等缺陷的裸电芯流入包装环节。

OPT极耳翻折检测示意图


OPT充分利用2D视觉算法和深度学习的组合方法进行全检,先通过定位电芯主体和极耳位置,再添加ROI框,利用深度学习目标检测功效,提取差别的缺陷形态特征 、颜色特征等;并在极耳两侧区域使用找边、Blob剖析算法检测极耳有无翻折,实现对极耳检测的零漏报。


同时,基于深度学习的锂电检测,OPT在小样本学习、迁移学习等方面实现要害技术立异,不但解决了太过依赖大宗缺陷样本数据,还大幅缩短训练周期,相近工艺的产品换型检测实现一键迁移,项目安排更高效。


03

电芯六面检

更全面更高效

包覆蓝膜是锂电池生产历程的一道重要工序,能对电芯起到绝缘防护作用。受蓝膜材质和厚度影响,在覆膜历程中容易泛起划痕、气泡等庞大多样的缺陷,OPT深度融合3D、2D、分频及深度学习技术,设计电芯六面全检的视觉计划。目前,该视觉计划已在多个项目现场稳定运行,检测的速度可达30PPM。


包膜电芯六面全检示意图


为制止蓝膜、顶盖金属等反光材质影响,OPT接纳的3D传感器内置了高动态算法,自动调谐激光功率与增益,种种材质的成像均稳定清晰;并且结合Smart3视觉软件的3D外貌缺陷检测算法,利用基准面拟合、曲面校正,便可对缺陷进行精准定位和提取特征信息,如顶盖绝缘板的损伤、翘起、压痕;极柱外貌的污渍、溢胶;另有蓝膜上的凹坑、凸点等,检测精准。



针对电芯顶盖电解液腐化的检测难题,OPT接纳低角度打光方法,稳定检测直径大于2mm的电解液结晶;同时,利用球积分光源的漫反射特性,穿透防爆阀PP膜,精准检测PP膜下的异物和电解液。



在电芯六面检解决计划里,OPT还结合了分频技术,使光源快速频闪,一次扫描即可获得多个差别的光学成像效果,并辅以深度学习算法功效,能对瑕疵进行准确判断,制止漏检、误判。



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