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解決方案

大族激光視覺檢測:電芯底部藍膜表面缺陷檢測

激光制造網 來源:大族激光2024-10-10 我要評論(0 )   

隨著新能源的大力發(fā)展和動力電池行業(yè)規(guī)模的持續(xù)擴大,鋰電池的生產標準及質量、安全管控也日趨嚴格和成熟。從前端的極片制造到后端的模組組裝,每一個工位都會用到視覺...

隨著新能源的大力發(fā)展和動力電池行業(yè)規(guī)模的持續(xù)擴大,鋰電池的生產標準及質量、安全管控也日趨嚴格和成熟。從前端的極片制造到后端的模組組裝,每一個工位都會用到視覺檢測技術,這對機器視覺在檢測精度、檢測速度、圖像傳輸、缺陷分析等方面提出了更高要求和挑戰(zhàn)。

藍膜,又名隔離膜、防粘膜、保護膜等,是一種絕緣材料,在動力電池生產工藝流程中,它可將電芯與電芯之間分隔開,阻隔單個電芯因各種故障對其他電芯造成的影響,防止“一損俱損”。此外,還它可以起到防水、防塵作用,更好保護電池。但在生產過程中,藍膜容易出現(xiàn)氣泡、褶皺、劃痕、異物等缺陷,會影響產品外觀,有的甚至會對產品功能造成損害。

為防止缺陷產品流出,大族激光旗下全資子公司深圳市大族視覺技術有限公司(簡稱:大族視覺)對2.5D、3D及AI深度學習檢測技術進行綜合運用,實現(xiàn)圖像級特征融合,滿足細微、低對比度缺陷的精準高效檢測,保證產品質量。

 

項目需求

檢測電芯底部藍膜表面缺陷:

直徑>2㎜的氣泡,長度>2㎜的褶皺、劃痕,高度>0.5㎜的異物等。

 

項目難點

藍膜是一種高反光材料,本身光學特性致使許多缺陷特征不明顯,傳統(tǒng)算法過殺率、漏檢率極高。

藍膜的厚度較小,0.015mm-0.20mm,缺陷種類極多且部分缺陷種類樣本難以收集。

產線節(jié)拍較快,去掉機械結構動作時間,留給軟件檢測時間較短,對軟件算法效率要求較高。

 

解決方案

 

3D檢測方案

大族視覺HV智能視覺軟件系統(tǒng),搭配自研HVC系列3D高精度結構光相機,通過灰度、形狀、個數、大小等指標篩選出要檢測的缺陷,生成最適合檢測的圖像,抽取其共性特征,有效提高檢測穩(wěn)定度,操作簡單,效率高。


檢測結果

檢測時間2.5s,漏檢率0.05%,過殺率1%,檢測精度0.08mm。

可對長度、寬度均 ≥ 1mm、深度 ≥ 0.5mm的氣泡、凸起、刮傷、劃痕、凹陷等缺陷重建出稠密清晰的3D點云圖。

 結構光3D相機拍照效果圖

 

 深度圖處理后效果圖 

深度圖處理后效果圖

 

2.5D檢測方案

大族視覺HV智能視覺軟件系統(tǒng),搭配新開發(fā)高速切換條紋圖案照射的專用照明,在LumiTrax正反射模式下,1次拍攝即可生成符合用途的多張圖像。

通過合成,使用高速線型掃描相機拍攝條紋圖案所得到的圖像,可生成多張缺陷抽取圖像,實現(xiàn)顛覆傳統(tǒng)常識的跨時代圖像生成技術。

 

檢測結果

針對微小氣泡、麻點等缺陷檢測,使用2.5D+AI檢測技術,同時采用分時頻閃檢測方案,只需從拍攝的多張合成圖像中選取適用于目標缺陷的圖像,以簡便的操作實現(xiàn)替代目視的高性能外觀檢測,實現(xiàn)漏檢率為零,誤判率<1%。

漫反射圖像

 

光澤比圖像

 

形狀圖像

 

TWh時代,動力電池產能大規(guī)模擴充,電池企業(yè)對電池產品安全、性能、品控的要求也越來越高。機器視覺作為智能制造的重要組成部分,最大程度保證和提高鋰電池的生產效率和品質安全,使鋰電池生產制造商加快適應急速擴張的市場。

大族視覺深耕自動化及專用設備行業(yè)機器視覺應用,在機器視覺底層算法、2D & 3D視覺算法、AI視覺算法等方面有深厚技術積淀,憑借超快掃描速率、超高精度、覆蓋更大視野及高性價比等優(yōu)勢,覆蓋從電芯到模組,電芯頂蓋焊接檢測、電芯外觀檢測、模組焊接和PACK組裝等多個工藝環(huán)節(jié),為鋰電行業(yè)客戶打造動力電池視覺整體解決方案,助力鋰電企業(yè)精準品控、實現(xiàn)項目落地,賦能鋰電柔性智造!

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