배터리 탭은 전기를 전도하고 셀을 연결하기 때문에 배터리 셀의 전반적인 효율, 안전성 및 수명에 매우 중요합니다. 본 애플리케이션은 레이저 용접 기술을 사용하여 전극에 용접된 배터리 탭의 검사에 중점을 둡니다.
어떤 제조상의 결함이 발생합니까?
레이저 용접은 배터리 전극에 탭을 부착하는 정확하고 효율적인 방법이지만, 다른 제조 공정과 마찬가지로 다음과 같이 배터리 품질을 저하시킬 수 있는 결함이 발생할 수 있습니다.
이러한 결함은 리튬 이온 배터리 셀의 품질, 안전성 및 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 제조업체에서는 생산 중에 이러한 문제를 감지하고 수정하기 위해 엄격한 품질 관리 조치와 검사 프로세스를 구현하는 것이 중요합니다.
그러나 배터리 탭 레이저 용접 결함은 감지하기 어렵습니다. 탭은 반사 표면을 가진 금속 부품으로 만들어져 결함을 식별하기 어렵습니다. 기존의 머신 비전 시스템은 반사 표면과 실제 결함을 구분하지 못해 오탐지(false positive)와 이탈(escape)을 유발할 수 있습니다.
배터리 탭 결함은 다양한 모양, 크기, 위치로 나타납니다. 용접 패턴은 특정 용접 매개변수와 사용되는 재료에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 배터리 기술이 발전함에 따라 제조 공정도 변화합니다. 기존의 머신 비전 시스템은 수백 개의 수작업 규칙을 프로그래밍해야 하므로, 프로그래밍된 매개변수와 일치하지 않는 새로운 결함이나 가변적인 결함 및 패턴을 감지하지 못하고 변화에 적응하는 데 어려움을 겪습니다.
솔루션
UnitX의 AI-powered 이 검사는 다른 솔루션이 실패하는 레이저 용접 결함을 효과적으로 감지합니다.
첫째, OptiX 이미징 시스템은 용접 접합부를 조명하고 이미지화합니다. 그런 다음 CorteX Central AI 플랫폼은 레이저 용접 결함에 대해 학습됩니다. 마지막으로, 이러한 AI 모델은 CorteX Edge 결함을 인라인으로 감지하고 분류하는 추론 시스템입니다.
UnitX 배터리 탭 레이저 용접 검사를 위해?
OptiX 반사율은 최소화하고 결함 가시성은 극대화하여 뛰어난 이미지를 제공합니다. 32개의 독립적으로 제어 가능한 조명 광원을 갖추고 있으며, 소프트웨어를 통해 배터리 용접 표면 및 결함에 최적화할 수 있습니다. 계산 이미징 기능을 활용하여 여러 장의 사진을 촬영하고 고반사율 배터리 용접 표면으로 인한 핫스팟을 제거할 수 있습니다. 또한, 조명 돔 디자인은 투사광의 매우 날카로운 입사각을 지원하여 아주 작은 결함에도 그림자를 드리워 가시성을 높여줍니다.
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.
와 UnitX제조업체는 배터리 탭 레이저 용접 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
이 예에서는 탭 레이저 용접 조인트를 검사했습니다.
영상
첫째, 우리는 OptiX 탭 용접 접합부의 이미지를 캡처하여 결함이 있는 부품과 정상 부품을 모두 캡처했는지 확인했습니다.
트레이닝
다음으로 우리는 다음을 사용했습니다. CorteX Central 모델을 훈련하기 위해 레이블을 만들었습니다. 우리가 감지하고자 하는 각각의 결함에 대해: 다공성, 탄 자국, 튀김, 용접 누락, 용접 정렬 불량.
그런 다음 우리는 캡처한 이미지에서 해당 결함에 레이블을 지정했습니다. OptiX5가지 결함 각각에 대한 몇 장의 이미지만 사용했습니다.
Detection System
다음으로, 우리는 AI 모델을 배포했습니다. CorteX Edge 새로운 셀에서 5개 탭 레이저 용접 결함을 정확하게 감지하고 분류합니다.
