电动汽车电池制造中,0.2mm的组件错位即可导致性能衰减甚至短路,而传统机器视觉难以区分可接受异常与致命缺陷。如何在高成本、高风险的制造环节实现“零容忍”质量管控?广东利元亨智能装备股份有限公司(以下简称“利元亨”)与康耐视的深度合作,为电动汽车电池行业提供了一条AI赋能的破局路径。
客户
利元亨
利元亨成立于2014年,是全球第一梯队的新能源装备头部企业,主要从事智能装备的研发、生产及销售,为新能源(锂电、光伏、氢能、汽车部品、智慧物流)行业的头部企业提供数智整厂解决方案。
挑战
电池制造中的复杂缺陷检测
与可追溯性问题
总体来看,电动汽车电池生产需通过检测将缺陷降至最低,具体存在三大挑战:
· 传统外观检测算法兼容性不足:面对缺陷对比度低、形态多样的场景,传统算法难以有效识别。
· 叠片机极片边缘定位精度低:隔膜等材质在低对比度、背景混淆的工况下,找边成功率难以满足高精度生产需求。
· 激光焊接缺陷检测效率待提升:焊后检测需精准定位焊点、焊缝位置,常规定位算法容错率和兼容性不足,影响缺陷检出率。
解决方案
基于AI的康耐视机器视觉解决方案
为应对上述挑战,利元亨引入康耐视基于AI的机器视觉检测方案,通过多种智能化检测工具系统性解决生产检测难题:
· AI驱动缺陷检测:利用VisionPro Deep Learning软件平台,通过少量缺陷图片快速部署深度学习模型,兼容复杂缺陷场景。
· 高精度边缘定位:EL SmartLine(智能找边工具)适应低对比度、透明材质等复杂工况,提升极片边缘抓取准确率,保障叠片精度。
· 缺陷分类与定位优化:EL Classify(缺陷分类工具)实现极片缺陷、极耳翻折等分类检测;PatMax(高精度定位工具)凭借高容错率和兼容性,提升上料下料成功率。
· 3D检测技术融合:结合康耐视定位工具与自研3D算法,精准定位焊点位置,提升激光焊接缺陷检出率。
· 可追溯扫码系统:DataMan系列读码器搭配多色照明、高速液体镜头及内置AI算法,提高代码扫描准确性,实现全流程质量追溯。
效果
显著提高电池质量和生产效率
通过应用康耐视AI技术解决方案,利元亨构建起了全流程智能检测体系,电池堆叠对齐精度达99%,部分应用部署时间缩短30%,实现生产检测全流程优化:
· 提升电池性能:更精确的电池板堆垛提升了电动汽车电池的能量密度与一致性。
· 缩短部署周期:某些应用中的部署时间缩短30%以上。
· 强化可追溯性:多色照明和高速液体镜头等功能提高代码读取准确性,全流程质量追溯更可靠。
· 降低漏检风险:AI视觉技术替代人工检测,有效杜绝瑕疵产品流入市场。
目前,利元亨正在实验室评估测试康耐视新产品,包括Trevista CI Dome搭配VisionPro Deep Learning的检测方案,以及内嵌AI的In-Sight L38 3D视觉系统。这些革新性技术,即将为电动汽车电池制造重新定义精度与效率边界。
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