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OPT(奥普特)破解锂电池多工序检测难题,深度融合多维视觉技术
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2023-09-04 17:05:36来源: 中国机器视觉网

锂电产业进入一轮升级周期,精细化、专业化生产诉求愈加明显,从前段的极片制造,到中段的裸电芯焊接,再到电芯组装覆膜,都需要更高效、更精准的视觉检测技术。

作为全球锂电视觉检测核心供应商,OPT(奥普特)视觉应用已覆盖锂电池生产全工序,并通过深度融合2D、3D及深度学习等多维视觉技术,攻克了关键工序的行业检测难点,如极片边缘毛刺检测、极耳焊接外观检测、电芯蓝膜外观检测等核心工序,实现了零漏检、极低误判的重大突破。

极片毛刺检测,不遗漏任一细微瑕疵

在制造极片过程,如辊压、分条、模切等工序,除了需要对正负极表面缺陷进行检测和监控外,还需对极片边缘横向、纵向两个维度毛刺实时在线检测,当前产线主流设备速度达120米/分钟,这对机器视觉检测精度和响应速度提出了极大挑战。

1-OPT视觉成像方案在锂电池分条机的应用示意图.jpg

OPT机器视觉在极片分条机的应用示意图

对此,OPT推出了一系列契合锂电极片检测的CXP面阵相机,并结合高角度和背光的打光方式,更能凸显方向各异的毛刺特征。该系列的面阵相机兼具高带宽、高分辨率特性,带宽速度可达20Gbps,其扫描速度可应对更快的运动系统,检测精度达7μm。

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OPT极片毛刺检测示意图

在实施项目过程中,OPT累积了大量极片毛刺样本数据,并利用深度学习软件进行训练标注,生成AI检测模型,可快速精准检测不同尺寸、不同形态的毛刺。

极耳翻折检测,全工序零漏报

极耳翻折对电池质量有严重影响甚至引发安全隐患,其视觉检测作为保障电池安全和性能的重要关卡,也是行业的难点之一。

以极耳的卷绕环节为例,OPT采用高速线阵相机和面阵相机,对电芯上的每片极耳进行检测,扫描速度达到3米/秒,保证卷绕前的极耳无翻折缺陷。

3 OPT视觉成像方案在极耳卷绕机的应用示意图.jpg

OPT机器视觉在极耳卷绕机的应用示意图

同时,在下料环节,还需检测极耳的正面和侧面,双向检测更全面。OPT采用液态镜头,通过多次侧面成像,查看极耳的内层是否存在翻折,对焦的速度可达毫秒级。进入极耳焊接段,对视觉检测更为严苛,要求必须做到零漏检,防止有极耳翻折、断裂、碎屑等缺陷的裸电芯流入包装环节。

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OPT极耳翻折检测示意图

OPT充分利用2D视觉算法和深度学习的组合方式进行全检,先通过定位电芯主体和极耳位置,再添加ROI框,利用深度学习目标检测功能,提取不同的缺陷形态特征 、颜色特征等;并在极耳两侧区域使用找边、Blob分析算法检测极耳有无翻折,实现对极耳检测的零漏报。

同时,基于深度学习的锂电检测,OPT在小样本学习、迁移学习等方面实现关键技术创新,不仅解决了过度依赖大量缺陷样本数据,还大幅缩短训练周期,相近工艺的产品换型检测实现一键迁移,项目部署更高效。

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电芯六面检,更全面更高效

包覆蓝膜是锂电池生产过程的一道重要工序,能对电芯起到绝缘防护作用。受蓝膜材质和厚度影响,在覆膜过程中容易出现划痕、气泡等复杂多样的缺陷,OPT深度融合3D、2D、分频及深度学习技术,设计电芯六面全检的视觉方案。目前,该视觉方案已在多个项目现场稳定运行,检测的速度可达30PPM。

6-包膜电芯六面全检示意图.jpg

包膜电芯六面全检示意图

为避免蓝膜、顶盖金属等反光材质影响,OPT采用的3D传感器内置了高动态算法,自动调谐激光功率与增益,各种材质的成像均稳定清晰;而且结合Smart3视觉软件的3D表面缺陷检测算法,利用基准面拟合、曲面校正,便可对缺陷进行精准定位和提取特征信息,如顶盖绝缘板的损伤、翘起、压痕;极柱表面的污渍、溢胶;还有蓝膜上的凹坑、凸点等,检测精准。

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针对电芯顶盖电解液腐蚀的检测难题,OPT采用低角度打光方式,稳定检测直径大于2mm的电解液结晶;同时,利用球积分光源的漫反射特性,穿透防爆阀PP膜,精准检测PP膜下的异物和电解液。

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在电芯六面检解决方案里,OPT还结合了分频技术,使光源快速频闪,一次扫描即可获得多个不同的光学成像效果,并辅以深度学习算法功能,能对瑕疵进行准确判断,避免漏检、误判。

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