Dado que las lengüetas de la batería conducen la electricidad y conectan las celdas, son fundamentales para la eficiencia, seguridad y longevidad general de la batería. Esta aplicación se centra en la inspección de las lengüetas de la batería después de su soldadura a los electrodos mediante la técnica de soldadura láser.
¿Qué defectos de fabricación ocurren?
La soldadura láser es un método preciso y eficiente para fijar pestañas a los electrodos de la batería, pero como cualquier proceso de fabricación, puede introducir defectos que podrían comprometer la calidad de la batería como:
Estos defectos pueden afectar la calidad, la seguridad y el rendimiento de las celdas de las baterías de iones de litio, por lo que es crucial que los fabricantes implementen rigurosas medidas de control de calidad y procesos de inspección para detectar y corregir estos problemas durante la producción.
Sin embargo, los defectos de soldadura láser en las pestañas de las baterías son difíciles de detectar. Las pestañas están hechas de componentes metálicos con superficies reflectantes, lo que dificulta 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 fallos.
Los defectos en las pestañas de las baterías se manifiestan en diversas formas, tamaños y ubicaciones. Los patrones de soldadura pueden variar significativamente según los parámetros de soldadura y los materiales utilizados. A medida que la tecnología de las baterías evoluciona, sus procesos de fabricación cambian. La visión artificial tradicional requiere la programación de cientos de reglas personalizadas, lo que impide la detección de defectos nuevos o variables, así como patrones que no se ajustan a los parámetros programados, lo que ralentiza su adaptación a los cambios.
La Solución
UnitX, AI-powered La inspección detecta eficazmente defectos de soldadura láser donde otras soluciones fallan.
En primer lugar, la OptiX El sistema de imágenes ilumina y captura imágenes de las uniones soldadas. Luego, el CorteX Central La plataforma de IA se entrena en defectos de soldadura láser. Finalmente, esos modelos de IA se implementan en... CorteX Edge Sistema de inferencia para detectar y clasificar defectos en línea.
Por Qué UnitX ¿Para inspección de soldadura láser de pestaña de batería?
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 detectar superficies y defectos de soldadura de baterías. Su capacidad de procesamiento de imágenes computacionales permite tomar múltiples fotografías y eliminar los puntos calientes causados por superficies de soldadura de baterías altamente reflectantes. 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.
Con UnitXLos fabricantes automatizan la inspección de la soldadura láser de la pestaña de la batería 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 este ejemplo, inspeccionamos las juntas de soldadura láser de las pestañas.
Proyección de imagen
Primero usamos OptiX para capturar imágenes de las juntas de soldadura de las pestañas, asegurándonos de capturar tanto las partes defectuosas como las correctas.
Capacitación
A continuación, utilizamos CorteX Central Para entrenar nuestros modelos, creamos una etiqueta. para cada defecto que queremos detectar: porosidad, marcas de quemaduras, salpicaduras, soldaduras faltantes y soldaduras desalineadas.
Luego etiquetamos esos defectos en las imágenes que capturamos. OptiX, utilizando sólo unas pocas imágenes de cada uno de los 5 defectos.
Detección
A continuación, implementamos los modelos de IA para CorteX Edge en nuevas celdas, lo que da como resultado la detección y clasificación precisa de nuestros defectos de soldadura láser de 5 pestañas.
