机器视觉技术或成为锂电池新的增长点
大家好,小科来为大家解答以上问题。机器视觉技术或成为锂电池新的增长点这个很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
解答:
1、 2019年,中国提出新能源替代传统能源是大势所趋,大力发展新能源是实现双碳目标的必由之路。
2、 2020年提出2030年实现二氧化碳排放峰值,2060年实现碳中和,实现碳翻番目标,发展新能源,成为全球共识。
3、 随着新能源汽车市场的爆发,特别是在“双碳”战略目标的牵引下,动力电池的市场规模正以可见的速度扩大。
4、 据中汽协统计,2021年,我国动力锂电池进入爆发年,市场化加速明显。中国新能源汽车销量达352.1万辆,同比增长157.6%,连续七年位居全球第一。预计2-3年后,全球动力电池出货量将达到1100GWh,这意味着动力电池市场将进入TWh时代。
5、 据不完全统计,2021年锂电池扩容投资超过6000亿元。
6、 蓬勃的市场不仅体现在新能源汽车产业的快速增长,还带动了整个锂电池产业链的增长。锂电池生产线的自动化和智能化将直接决定锂电池企业未来的竞争力。在锂电池生产、质检、运输、应用等多个领域开始出现新的增长点:3354。谁拥有高端自动化设备的生产能力,谁就会最先受益。
7、 但是锂离子电池的制造过程复杂,涉及到很多工序,不同的工序需要不同的机器视觉检测系统。
8、 来源:高科技机器人
9、 在电池的制造过程中,按照先后顺序,可以分为前段、中段和后段三个阶段。
10、 前段是正负极的生产工艺,包括搅拌、涂布、辊压、切割、制膜、模切等六道工序。
11、 它是中间电池的制造过程,包括层压/卷绕、套管、焊接、干燥和注液五个过程。
12、 后一部分是检测和组装的环节,包括三个过程:成型、体积检测和包装分组。
13、 如此复杂的生产工艺,必然会导致锂电池生产出现一些问题,影响生产质量和效率。
14、 如何快速逐层检查锂电池各生产工序的质量,成为锂电池高效生产的关键环节。
15、 鉴于此,机器视觉以极高的检测效率、检测精度和超级稳定性改变了锂电池的生产模式,成为锂电池生产和组装中的标准配置。
16、 以锂电池生产和组装阶段为例,放置在隔离膜中的层压工位中的正负极板的位置对电池的性能有很大的影响。这种错位会减少极板的有效反应面积,甚至造成电池内部短路。这主要是因为正负极板被隔离膜隔开后,膜的两端会长出2mm~5mm到5mm,如果位置不合适,会影响下一道工序的顶封和侧封环节中极片实际边缘尺寸的准确定位,只有准确定位才能有效完成自动封装操作。
17、 视觉可以有效地获取极片的实际边缘,得到理想极片轮廓的准确图像信息,然后将图像信息反馈给PLC控制后续设备的动作。消除了对层压包装等环节定位不准带来的安全隐患。
18、 目前,各大机器视觉供应商也已经为锂电池生产过程中的隔膜、涂布、压延、切割、模切、卷绕、层压等工序提供了尺寸检测、对位检测、外观缺陷检测、位置校正、闭环控制等解决方案。
19、 第一
20、 蹲帽角度校正
21、 测试要求:
22、 检查盖子以引导电机的旋转角度。
23、 测试结果:
24、 通过寻找瓶盖上的特征点来确定瓶盖的旋转角度和方向,检测精度约为0.04mm。
25、 2号底壳w
26、 机器检验系统克服了人工检验的缺点,如电池检验结果受检验人员主观意志、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响,从而使检验结果标准化、可量化,提高了整个生产系统的自动化程度。既节约了人力成本,又避免了人为统计数据带来的误差。
27、 另外值得一提的是,随着电池、模组、PACK测量要求的提高和细化,被测物体的条件变得越来越复杂,单摄像头的2D机器视觉无法获取物体的空间坐标信息,因此不支持与形状相关的测量,如物体的平面度、表面角度、体积或区分同颜色物体之间的特征。
28、 而且2D视觉测量对象的对比度过于依赖于光源和颜色/灰度变化,测量精度容易受到设备、光源、算法、检测环境等因素的影响。
29、 在这方面,部分
30、 例如,方形铝壳电池在组装过程中,需要大量应用到激光焊接工艺,其中顶盖焊封口上的焊缝是方形铝壳电池中尺寸最长、耗时最久的焊缝。
31、 焊缝过程中受应力、拘束力、刚性、化学成分等因素影响,可能产生各种各样的缺陷,如爆点、断焊、凸起、凹坑、焊偏等类型均会发生在顶盖焊缝中。因此,采用高精度的3D视觉检测是必不可少的重要环节。
32、 1.电池盖板极柱圆直径、圆半径、内圆圆心距检测
35、 2.电池盖板正负极柱平面度及平行度检测
36、 电池盖板正负极柱到底面的高度差检测
38、 电池盖板3D热力点云图
39、 3.电池焊接质量检测
42、 4.电池极柱焊点孔洞检测
45、 5.电池密封钉焊后检测
47、 电池密封钉3D热力点云图
48、 3D机器视觉测量方案也为锂电池制造商带来了更多选择,预计未来几年,3D视觉领域将延续高热度。国内外厂商之间的竞争将更加直接,国产化进程有望加速。
49、 当然,3D机器视觉的崛起并不意味着传统机器视觉在锂电池检测的应用中失去地位。相反,老牌机器视觉供应商不断推出更高精度、更高分辨率、更快响应速度的2D解决方案。在锂电膜面缺陷识别、极片材料的高清采集等应用上,仍具有一定的性价比优势。
50、 锂电市场的爆发只是中国制造业发展中的一朵浪花。当下一个行业崛起之时,机器视觉又将以哪些新技术、新产品来突破应用局限,推进中国制造业智能化、数字化发展之路呢?
51、 来源|《智能制造纵横》10月刊、SmartEnergyExpo
本文到此结束,希望对大家有所帮助。
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