배터리 셀은 제조 후 배터리 모듈이나 팩에 장착되며, 검사를 위해 분리할 수 없습니다. 따라서 본 애플리케이션은 모듈이나 팩에 통합하기 전 원통형 배터리 셀의 최종 검사에 중점을 둡니다.
어떤 제조상의 결함이 발생합니까?
셀 조립 및 마무리 공정 전반에서 원통형 셀은 다음과 같은 결함을 겪습니다.
이러한 결함은 원통형 배터리 셀의 품질, 안전성, 성능에 영향을 미치고 값비싼 리콜과 법적 책임을 초래할 수 있으므로 제조업체에서는 생산 중에 이러한 문제를 탐지하고 수정하기 위해 엄격한 품질 관리 조치와 검사 프로세스를 구현하는 것이 중요합니다.
또한, 제조업체는 배터리 셀의 과도한 사용을 피하고 궁극적으로 폐기율을 줄이기 위해 허용 가능한 외관상의 흠집과 기능적 결함을 구별해야 합니다.
그러나 원통형 셀 결함은 감지하기 어렵습니다. 원통형 배터리 셀 케이스의 반사 표면은 결함을 식별하기 어렵게 만드는 반사를 유발할 수 있습니다. 기존의 머신 비전 시스템은 반사 표면과 실제 결함을 구분하지 못해 오탐지(false positive)와 결함 이탈(escape)을 유발할 수 있습니다.
대량 생산 환경에서는 생산 속도를 따라잡기 위해 셀을 신속하게 검사해야 합니다. 기존의 머신 비전 제품은 필요한 사이클 타임을 따라가지 못할 수 있습니다.
솔루션
UnitX의 AI-powered 이 검사는 다른 솔루션이 실패하는 원통형 셀 결함을 효과적으로 감지합니다.
첫째, OptiX 이미징 시스템은 조립된 원통형 셀에 조명을 비추고 이미징합니다. 그런 다음, CorteX Central AI 플랫폼은 원통형 세포 결함에 대해 학습됩니다. 마지막으로, 이러한 AI 모델은 CorteX Edge 결함을 인라인으로 감지하고 분류하는 추론 시스템입니다.
UnitX 최종 원통형 셀 검사를 위해서?
OptiX 반사율은 최소화하고 결함 가시성은 극대화하여 뛰어난 이미지를 제공합니다. 32개의 독립적으로 제어 가능한 조명 광원을 갖추고 있으며, 소프트웨어를 통해 원통형 셀 표면과 결함에 맞춰 최적화할 수 있습니다. 계산 이미징 기능을 활용하여 여러 장의 사진을 촬영하고 반사되는 케이싱 표면으로 인한 핫스팟을 제거할 수 있습니다. 또한, 조명 돔 디자인은 투사광의 매우 날카로운 입사각을 지원하여 아주 작은 결함에도 그림자를 드리워 가시성을 높입니다.
CorteX는 무작위적이고 복잡한 결함을 정확하게 감지합니다. 위치와 방향의 변화에 맞춰 자동으로 정규화하고 픽셀 수준까지 결함을 인식합니다.
UnitX 빠른 실험을 지원하고 프로덕션 환경의 변화에 적응합니다.. OptiX 조명은 소프트웨어를 통해 쉽게 구성되고 CorteX AI 모델은 샘플 효율성이 높습니다. 즉, 새로운 결함 유형에 대한 학습을 위해 몇 개의 이미지만 필요합니다.
UnitX 100% 인라인 검사를 신속하게 제공합니다. OptiX 밝은 LED와 1m/s의 빠른 파리 포획 속도를 갖춰 고속 이미징이 가능합니다. CorteX Edge 최대 100MP의 높은 추론 속도를 지원하여 OK/NG 결정을 빠르게 출력하고, 모든 주요 PLC, MES, FTP 시스템과 통합하여 해당 결정을 원활하게 전달합니다.
와 UnitX제조업체는 원통형 셀의 최종 검사를 자동화하여 다음을 수행합니다.
- 배터리 성능 저하 및 고장, 안전 위험, 고비용 리콜을 유발하는 품질 누출을 방지합니다.
- 기존 머신 비전에서 흔히 발생하는 잘못된 거부율을 최소화하여 폐기물과 낭비되는 재료를 줄입니다.
- 수동 검사자를 교체하여 제조업체의 비용을 절감하고 효율성을 개선합니다.
UnitX 검사 예시 심층 분석
이번 검사에서는 전해액 누출로 인한 원통형 셀의 녹 발생 여부를 조사했습니다. 해당 제조업체는 이전에 구형 비전 시스템을 사용하고 있었는데, 녹 자국이 뚜껑의 레이저 용접 자국과 색상과 모양이 유사하여 과불량률이 높았습니다. 이 제조업체는 비용이 많이 들고 정확도가 낮은 수동 검사에 의존해야 했습니다.
영상
첫째, 우리는 OptiX 원통형 셀의 이미지를 캡처하여 결함이 있는 부분과 정상인 부분을 모두 캡처했습니다.
트레이닝
다음으로 우리는 다음을 사용했습니다. CorteX Central 모델을 훈련시키기 위해 녹 결함에 대한 라벨을 만들었습니다.
그런 다음 우리는 캡처한 이미지에서 해당 결함에 레이블을 지정했습니다. OptiX몇 개의 이미지만 사용하여.
Detection System
다음으로, 우리는 AI 모델을 배포했습니다. CorteX Edge 새로운 셀에 대해 배터리 셀을 100% 검사하여 녹을 감지하고 분류합니다.
사용 UnitX, 이 제조업체는 다음을 수행할 수 있었습니다.
- 필요한 사이클 시간을 충족합니다- UnitX 64초 안에 단일 패스로 13개 배터리 셀을 검사했습니다.
- 오류율 감소 – UnitX 하루 평균 04개의 셀을 검사했을 때, 오승인율을 평균 2%, 오거부율을 평균 2,200%로 줄였습니다. 이는 수동 검사관의 오류율보다 50배 더 낮은 수치입니다.
- 검사 자동화 – 제조업체는 검사를 완전히 자동화하고 총 3개 라인에 걸쳐 11명의 수동 검사원이 필요하지 않게 되었습니다.