視覺檢測設備助力鋰電生產線完成檢測

2022-08-20 13:05:40 精質視覺

　　機器視覺生產線自己“長眼睛”，從而從手工勞動的低效率和不穩定性中解放出來，機器視覺越來越多地用于生產和制造過程。根據GGII的數據，3C電子工業是機器視覺應用最多的領域，并已連續多年應用，其次是汽車、半導體、鋰電池、制藥等行業。其中，鋰離子行業需求增長明顯，預計未來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，鋰電池行業突飛猛進，不僅產能快速擴張，對生產線良品率的要求也越來越高，這為機器視覺的廣泛應用帶來了肥沃的土壤。公司在新能源汽車行業擁有大量客戶。公司正在自主研發機器視覺智能檢測和人機交互軟件，與視覺檢測模塊進行數據通信。可應用于新能源、汽車生產線的檢測，可采集識別鋰電池、汽車電子零部件等智能裝配生產環節的關鍵缺陷信息。自主研發機器視覺技術不僅可以降本增效，還有助于提高汽車等行業制造測量和缺陷檢測的精度和可靠性，為生產線的數字化、智能化生產賦能。

　　機器視覺的技術企業核心在于圖像進行識別和信息數據處理，可以得到廣泛應用在工業生產制造、農業、交通等多行業的智能化發展過程中。

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

　　在產業鏈中，目前機器視覺下游應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。特別是在鋰電池應用領域，高科技鋰電 GGII 資料顯示，在涂層、軋制等環節，鋰電產品的表面容易產生箔、暗斑、劃痕等缺陷。這些缺陷嚴重影響鋰電池的質量，造成安全隱患。另外，以方形卷芯的制造為例，在頂蓋預焊、密封銷焊接、外觀檢測等芯部工序中，必須利用機器視覺進行三維檢測。在動力電池高品質、高安全、低成本、高效率的背景下，機器視覺設備的引入已成為生產的主流趨勢。

　　“與其它行業降低成本、提高效率的需求相比，鋰離子電池的下游應用是一個安全問題。目前，行業對缺陷率的追求已經從 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揮其非凡能力的部分,”何川博士說，為了實現鋰離子生產設備的高精度，有必要與攝像機、傳輸、環境光抑制、算法降噪等多種技術合作。

　　基于學習獨立進行視覺信息處理系統軟硬件平臺可以集成的復雜圖像數據處理與分析算法庫，通過提高圖像預處理、特征提取、特征匹配等多種學習算法，可檢測不低于5種鋰電表面具有典型缺陷產品類型，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，解決傳統工藝、工序復雜繁多的鋰離子電池汽車制造高難度檢測環境問題，進而能夠實現產線節拍的協調及優化。

　　此外，鋰產業的大規模擴張伴隨著多元化。目前，電池的整體標準化程度不高，不同的電池廠甚至統一的電池廠都有許多技術路線和不同的細分規格。這也對機器視覺的應用提出了更高的要求。