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机器视觉

康耐视——电动车电池装配领域的“救世主”

  2019年01月29日  

  石油危机!

  大气污染!

  酸雨侵蚀!

  ......

  这些传统汽车引起的问题接二连三,其中大气污染还直接影响到了人类的身体健康,自2008年以来,电动车发展就有着不可阻挡的气势,然而在这十年间,电动车还未真正普及,传统汽车还是占据了绝对优势。

  为何会出现如此局面呢?

  原来电动车电池安装环节是极具有挑战性的,而电池的安装直接决定了电动车的续航,性能等,无法解决电池安装问题导致了电动车的发展不仅如意。

  而康耐视为了解决这一问题,带来了电动车电池装配解决方案。让我们来看看康耐视是如何解决一系列电池装配方面的挑战的吧~

  电动车电池装配流程:

  首先隔膜和电极在真空干燥过程中将连接在一起;然后,阴极和阳极连接电池将进行卷绕、滚轧或堆叠。接着,引线?#27833;方?#36830;接到折叠的电池上。当电池充满电解质、真空密封并干燥过后,整个流程则全?#23458;?#25104;。

  康耐视提供计量、二维码读取、对位、引导和检测解决方案,以确保锂离子电池能够满足高能量密度和性能需求。采用康耐视?#38469;?#21046;造的?#20179;?#24418;、袋?#20581;?#26865;柱形或罐式电池非常?#35270;?#20110;移动能量存储应用,包括用于电动车的汽车电池。

  电极片测距——机器视觉计?#24247;?#26497;之间的距离以确保正确对位

  挑战:

  在将电极片切割并进行切口处理之后,锂离子电池制造商必须计量铜片与?#30103;?#20043;间的宽度,这些铜片和?#30103;?#26368;?#25112;?#36827;行卷绕或堆叠,成为电池的正极和负极。通过测量每个电极片之间的距离,电池制造商可以确保电极正确对位。

  任?#26410;?#20301;都可能会导致连接失败。

  解决方案 :

  制造商可以在机器视觉计量工具的帮助下计算邻近电极片之间的总长?#21462;?#20808;进的机器视觉系统可解决许多传统上通过接触式计量方法处理的应用,比如电极片测距,并且不会导致生产线速度减慢。康耐视In-Sight? 5000视觉系统可以在电极片移动经过相机视场时采集它们?#32784;?#20687;,并使用计量工具测量它们的特征,精确度达到几分之一毫米。In-Sight 5000将定位电极之间的中心点,以测?#24247;?#26497;距差,并确定这些测量值是否符合规格。如果不符合,视觉系统将向控制器发送未通过信号,触发剔除装置将其从装配线上剔除。

  二维码读取——读码器在标记、卷绕和堆叠及装配阶?#38382;?#21035;部件

  挑战:

  电池电极片?#31995;耐?#30005;极采用激光标记二维DataMatrix码,以确保可追溯性。在后续生产过程中,当卷绕或堆叠流程 完成之后,必须再次读取电动车(EV)电池片,以验证它们的装配。电池片的反光特性造成了可读取性问题,在标 记、卷绕和堆叠以及装配阶?#21361;?#36825;可能会给跟踪与追踪操作带来挑?#20581;?/FONT>

  解决方案 :

  a.标记

  即使是反光表面,DataMan? 360图像读码器也能够在标记流程完成之后立即可靠读取铜电极切口表面上的二维码。 DataMan 360读码器的先进成像?#38469;酢?#39640;?#30452;媛蚀?#24863;器和先进读码算法可确保在这些棘手的条件下提供高读取率。

  b.卷绕和堆叠

  所有电极片都需要在标记站与堆叠?#23616;?#38388;的装配线上读取。在堆叠站,所堆叠的最终电极片将标记不同的代码。 DataMan 470 读码器用于读取电池夹层上的顶层电极片,以确保它的正确性,并验证所有电极片是否正确堆叠。DataMan 470读码器的创新成像?#38469;?#33021;够应对流程变化。无论印刷质量或表面如?#21361;?#24247;耐视的专利读码算法都可确保?#20013;?#25552;供高读取率,并轻松跟上堆叠流程70毫秒循环时间的高速?#21462;?/FONT>

  c.装配

  ?#20179;?#24418;电池的侧面上印刷有多个二维码,以确保输送带近旁安装的读码器至少读取其中一个代码。这些电池随机置于输送带上,具有不同的旋转方向和?#23884;取?#26080;论?#23884;然?#20301;置如?#21361;?#24403;这些代码沿着输送带移动时,DataMan 360读码器都能够快速读取其中一个代码。在装配阶?#21361;仓?#24418;电池将沿着输送带滚动,同样地,DataMan 360读码器也能够高速读取至少其中一个代码。

  电池?#20179;?#20307;检测——基于深度学习的视觉算法检测?#20179;?#24418;电池表面上的缺陷

  挑战:

  在包裹乙烯基涂层之前,制造商需要检测?#20179;?#24418;电池金属壳体表面是否存在缺陷。检测系统必须能够容忍电池壳体上的正常变化和微不足道的异常,同时识别任何?#29616;?#30340;刮痕。由于每个缺陷在尺寸和形状?#19979;?#26377;差异,使用基于规则的传统视觉算法对此检测进行编程的效?#24335;?#21313;分低下。此外,电池的?#20179;?#24418;状有时?#19981;?#24341;起图像出现模糊和对焦不准的情况,进而导?#24405;?#27979;复杂化。

  解决方案 :

  一些寻求每批产品实现更高检测精度的制造商转为使用康耐视ViDi套件,这是一款基于深度学习?#32784;?#20687;分析软件,专为工厂自动化应用进行了优化。康耐视ViDi提供有效的检测解决方案,其将人类辨别微小变化的能力与自动化系统 的可靠性、一致性和速度充分结合起来。使用CIC相机时,康耐视ViDi软件可定位?#20179;?#24418;电池侧面、顶部和底部表面上的缺陷和异常,并且忽略不相关的变化。康耐视ViDi软件可以成功识别所有已受损的电池壳体,帮助制造商提高 了检测精度,并减少了浪?#36873;?/FONT>

标签:康耐视我要反馈
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