視覺檢測設(shè)備助力鋰電生產(chǎn)線完成檢測

2022-08-20 13:05:40 精質(zhì)視覺

　　機器視覺生產(chǎn)線自己“長眼睛”，從而從手工勞動的低效率和不穩(wěn)定性中解放出來，機器視覺越來越多地用于生產(chǎn)和制造過程。根據(jù)GGII的數(shù)據(jù)，3C電子工業(yè)是機器視覺應(yīng)用最多的領(lǐng)域，并已連續(xù)多年應(yīng)用，其次是汽車、半導(dǎo)體、鋰電池、制藥等行業(yè)。其中，鋰離子行業(yè)需求增長明顯，預(yù)計未來5-10年將是機器視覺的主要增長引擎之一。

　　通用智能動力電池組裝線

　　“近兩年來，鋰電池行業(yè)突飛猛進(jìn)，不僅產(chǎn)能快速擴張，對生產(chǎn)線良品率的要求也越來越高，這為機器視覺的廣泛應(yīng)用帶來了肥沃的土壤。公司在新能源汽車行業(yè)擁有大量客戶。公司正在自主研發(fā)機器視覺智能檢測和人機交互軟件，與視覺檢測模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。可應(yīng)用于新能源、汽車生產(chǎn)線的檢測，可采集識別鋰電池、汽車電子零部件等智能裝配生產(chǎn)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵缺陷信息。自主研發(fā)機器視覺技術(shù)不僅可以降本增效，還有助于提高汽車等行業(yè)制造測量和缺陷檢測的精度和可靠性，為生產(chǎn)線的數(shù)字化、智能化生產(chǎn)賦能。

　　機器視覺的技術(shù)企業(yè)核心在于圖像進(jìn)行識別和信息數(shù)據(jù)處理，可以得到廣泛應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)制造、農(nóng)業(yè)、交通等多行業(yè)的智能化發(fā)展過程中。

　　與人眼相比，機器視覺在檢測效率、準(zhǔn)確性和工作時間方面具有顯著優(yōu)勢。介紹了自主研發(fā)機器視覺智能檢測和人機交互技術(shù)，并以檢測效率為例。可應(yīng)用于新能源汽車、智能汽車等生產(chǎn)線自動化檢測，與傳統(tǒng)檢測方法相比，檢測效率可提高2倍以上。

　　在產(chǎn)業(yè)鏈中，目前機器視覺下游應(yīng)用市場主要集中在汽車及其零部件、鋰電池、消費電子等離散制造行業(yè)。特別是在鋰電池應(yīng)用領(lǐng)域，高科技鋰電 GGII 資料顯示，在涂層、軋制等環(huán)節(jié)，鋰電產(chǎn)品的表面容易產(chǎn)生箔、暗斑、劃痕等缺陷。這些缺陷嚴(yán)重影響鋰電池的質(zhì)量，造成安全隱患。另外，以方形卷芯的制造為例，在頂蓋預(yù)焊、密封銷焊接、外觀檢測等芯部工序中，必須利用機器視覺進(jìn)行三維檢測。在動力電池高品質(zhì)、高安全、低成本、高效率的背景下，機器視覺設(shè)備的引入已成為生產(chǎn)的主流趨勢。

　　“與其它行業(yè)降低成本、提高效率的需求相比，鋰離子電池的下游應(yīng)用是一個安全問題。目前，行業(yè)對缺陷率的追求已經(jīng)從 PPM (百萬分之一)增加到了 ppb (百萬分之一)。這也是機器視覺最能發(fā)揮其非凡能力的部分,”何川博士說，為了實現(xiàn)鋰離子生產(chǎn)設(shè)備的高精度，有必要與攝像機、傳輸、環(huán)境光抑制、算法降噪等多種技術(shù)合作。

　　基于學(xué)習(xí)獨立進(jìn)行視覺信息處理系統(tǒng)軟硬件平臺可以集成的復(fù)雜圖像數(shù)據(jù)處理與分析算法庫，通過提高圖像預(yù)處理、特征提取、特征匹配等多種學(xué)習(xí)算法，可檢測不低于5種鋰電表面具有典型缺陷產(chǎn)品類型，同時單種缺陷檢測工作時間不到1秒，與工控單元的通訊信號延遲小于60毫秒，解決傳統(tǒng)工藝、工序復(fù)雜繁多的鋰離子電池汽車制造高難度檢測環(huán)境問題，進(jìn)而能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)線節(jié)拍的協(xié)調(diào)及優(yōu)化。

　　此外，鋰產(chǎn)業(yè)的大規(guī)模擴張伴隨著多元化。目前，電池的整體標(biāo)準(zhǔn)化程度不高，不同的電池廠甚至統(tǒng)一的電池廠都有許多技術(shù)路線和不同的細(xì)分規(guī)格。這也對機器視覺的應(yīng)用提出了更高的要求。