Una vez fabricadas, las celdas de batería se colocan en módulos o paquetes de baterías y no se pueden extraer para su inspección. Por lo tanto, esta aplicación se centra en la inspección final de las celdas cilíndricas de batería antes de su integración en un módulo o paquete.
¿Qué defectos de fabricación ocurren?
Durante los procesos de ensamblaje y acabado de celdas, las celdas cilíndricas sufren defectos como:
Estos defectos pueden afectar la calidad, la seguridad y el rendimiento de las celdas de batería cilíndricas y causar retiros costosos y responsabilidades legales, por lo que es crucial que los fabricantes implementen rigurosas medidas de control de calidad y procesos de inspección para detectar y rectificar estos problemas durante la producción.
Además, los fabricantes deben distinguir entre defectos cosméticos aceptables y fallas funcionales para evitar destruir excesivamente las celdas de la batería y, en última instancia, reducir la tasa de desechos.
Sin embargo, los defectos en las celdas cilíndricas son difíciles de detectar. Las superficies reflectantes de las carcasas de las celdas cilíndricas de las baterías pueden causar reflejos que dificultan la visualización de los defectos. Los sistemas de visión artificial tradicionales pueden no distinguir entre las superficies reflectantes y los defectos reales, lo que provoca falsos positivos y escapes.
En entornos de fabricación de alto volumen, las celdas deben inspeccionarse rápidamente para mantener el ritmo de producción. Los productos de visión artificial tradicionales pueden no cumplir con los tiempos de ciclo requeridos.
La Solución
UnitX, AI-powered La inspección detecta eficazmente defectos en celdas cilíndricas donde otras soluciones fallan.
En primer lugar, la OptiX El sistema de imágenes ilumina y captura imágenes de células cilíndricas ensambladas. Luego, el CorteX Central La plataforma de IA se entrena con defectos de celdas cilíndricas. Finalmente, esos modelos de IA se implementan en... CorteX Edge Sistema de inferencia para detectar y clasificar defectos en línea.
Por Qué UnitX ¿Para la inspección final de la celda cilíndrica?
OptiX Proporciona imágenes superiores que minimizan la reflectividad y maximizan la visibilidad de los defectos. Cuenta con 32 fuentes de iluminación controlables de forma independiente, optimizadas mediante software para superficies de celdas cilíndricas y defectos. Su capacidad de procesamiento de imágenes computacionales permite tomar múltiples fotografías y eliminar los puntos calientes causados por las superficies reflectantes de la carcasa. Además, su diseño de domo de iluminación permite un ángulo de incidencia muy agudo de la luz proyectada, lo que permite que incluso los defectos más pequeños proyecten sombras que aumentan su visibilidad.
CorteX detecta con precisión defectos aleatorios y complejos. Normaliza automáticamente la variabilidad en posiciones y orientaciones y reconoce defectos hasta el nivel de píxel.
UnitX Admite una experimentación rápida y se adapta a los cambios en los entornos de producción.. OptiX La iluminación se configura fácilmente a través del software y los modelos CorteX AI son eficientes en el uso de muestras: solo requieren unas pocas imágenes para entrenarse en nuevos tipos de defectos.
UnitX Proporciona una inspección rápida, 100% en línea. OptiX Tiene LED brillantes y velocidades de captura de moscas de 1 m/s para imágenes de alta velocidad. Y CorteX Edge Admite altas velocidades de inferencia (hasta 100 MP) para emitir rápidamente una decisión OK/NG y comunicar sin problemas dicha decisión mediante la integración con todos los principales sistemas PLC, MES y FTP.
Con UnitXLos fabricantes automatizan la inspección final de celdas cilíndricas para:
- Evite fugas de calidad que provoquen un rendimiento degradado y fallas en la batería, riesgos de seguridad y retiradas costosas.
- Minimiza las tasas de rechazo falso comunes en la visión artificial tradicional, reduciendo los desechos y los materiales desperdiciados.
- Reemplace los inspectores manuales, ahorrando dinero a los fabricantes y mejorando la eficiencia
UnitX Ejemplo de inspección en profundidad
En esta inspección, investigamos celdas cilíndricas en busca de óxido causado por fugas de electrolito. El fabricante utilizaba anteriormente un sistema de visión antiguo que presentaba una alta tasa de rechazo, ya que las marcas de óxido eran similares en color y forma a las marcas de soldadura láser en la tapa. Este fabricante tuvo que recurrir a una costosa inspección manual, que era lenta e imprecisa.
Proyección de imagen
Primero usamos OptiX para capturar imágenes de las celdas cilíndricas, asegurándonos de capturar tanto las partes defectuosas como las correctas.
Capacitación
A continuación, utilizamos CorteX Central Para entrenar nuestros modelos, creamos una etiqueta para el defecto de óxido.
Luego etiquetamos ese defecto en las imágenes que capturamos de OptiX, utilizando sólo unas pocas imágenes.
Detección
A continuación, implementamos los modelos de IA para CorteX Edge en celdas nuevas para inspeccionar el 100% de las celdas de la batería y detectar y clasificar el óxido.
Usando UnitXEste fabricante pudo:
- Cumplir con los tiempos de ciclo requeridos– UnitX Inspeccionó 64 celdas de batería en una sola pasada en 13 segundos
- Reducir la tasa de error UnitX Redujo las aceptaciones falsas a un promedio del 04 % y los rechazos falsos a un promedio del 2 % (de un promedio de 2,200 celdas inspeccionadas por día). Esto fue 50 veces mejor que la tasa de error de los inspectores manuales.
- Automatizar la inspección– El fabricante pudo automatizar completamente la inspección y eliminar la necesidad de 3 inspectores manuales en 11 líneas en total.