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凌云光:助力鋰電池行業“以不變應萬變”

全球鋰電池產業正在發生深刻變革,動力電池性能、品質競爭升維帶動新裝備、新工藝迭代加快。根據高工產研鋰電研究所(GGII)消息,2021年中國動力電池出貨量220GWh,相對2020年增長175%。面對競爭激烈的市場,如何提升產品質量,提高電池安全性,實現客戶零投訴,是每個電池廠商需要考慮的問題。
凌云光耕耘機器視覺行業二十余年。在鋰電行業,始終以通過視覺檢測技術根據客戶生產工藝進行技術創新為己任,提升產品質量,幫助提高電池安全性,助力客戶實現零投訴目標,以不變的品質追求應對變幻莫測的市場。相關全自主知識產權的視覺系統產品已廣泛應用于鋰電行業上下游產線中,包括原材料的銅鋁箔檢測、鋁塑膜檢測、隔膜檢測、極片涂布分模切檢測、疊片卷繞檢測、后道檢測等。
隔膜檢測
作為鋰電池關鍵的內層組件之一,隔膜將正負極片隔開,防止電池短路,同時保證電池的正常工作,其性能的好壞直接影響電池的容量、倍率、壽命以及安全等性能,有效的質量控制至關重要。
隔膜材料是資本開支較大、技術門檻相對較高的電池材料。從產業、資本到生態,2021年隔膜“江湖”再生新變。據高工產研鋰電研究所(GGII)調研數據顯示,2021年中國鋰電隔膜出貨量78億平米,同比增長超100%,競爭激烈。隔膜企業必須通過提質增效,節約降本,才能保障利潤,對設備廠商也提出了新的訴求。

針對隔膜檢測的特殊需求,凌云光提出了基于頻閃成像的覆蓋基膜、涂布、分切、復卷等工序的鋰電池隔膜檢測解決方案。其中業內領先的漏涂漏噴檢測技術可檢測CCS漏涂(基膜面PVDF漏涂;部分產品的CCS上PVDF漏涂),還可以檢測單噴、單涂單噴、單涂雙噴、雙涂雙噴產品的單/雙面-整幅漏噴、局部漏噴、局部少噴等缺陷。
極片檢測
在極片檢測方面,凌云光通過多項創新技術的加持,解決了材料特殊、成像不佳等帶來的極片檢測中的痛點、難點。實現精準成像,不同缺陷、同時檢測。
鋁和銅是常見的極片基材,但受材料本身反射率高的影響,常規成像往往“顧此失彼”。無法做到涂布區和箔材區、陶瓷邊等同時不過曝的圖像呈現。涂布區正常檢測而箔材區過曝的模式成了眾多廠商的“無奈”舉措。而要求高的廠商則必須通過增加投入,設置雙工位檢測來保證檢測效果。
針對鋰電檢測過程中的這類痛點,凌云光推出的鋰電池極片檢測方案,能實現涂布區、陶瓷區、留白區的同時檢測,保證了漏箔和針孔嚴重缺陷的檢出,還能實現褶皺、暗痕等低反差缺陷的檢出。缺陷清晰呈現,對比明顯,同時兼容正負極檢測。

鋰電池極片的缺陷多是3D形態,帶有高度或者或深度信息。然而目前常規的處理方法僅能得到缺陷的二維圖像,對缺陷的檢出和分類都非常不利。

凌云光推出的鋰電池極片檢測方案可以用二維系統拍出帶有3D信息的缺陷圖片??梢詫崿F3D缺陷與其他缺陷的區分,同類缺陷不同深度的區分,以及缺陷深度與背景圖像的區分。這樣不光缺陷分類簡單明了,而且人工復核一眼就分辨清楚。

技術加持,助力行業

凌云光的鋰電池檢測解決方案已陸續應用到電池廠商客戶中,而這些解決方案的完成離不開我們的“金剛鉆”,也就是一項項技術。

自主研發底層算法VisionWARE

相對于常見的商業算法和開源OpenCV等底層算法的軟件開發,行業定制的底層算法處理效率提升50%以上,處理耗時大大降低。以16K×1K的單色圖像為例,VisionWARE的處理耗時只有OpenCV的1/4。

常規特征+AI分類

在精準成像的前提下,常規方法主要根據缺陷大小、面積、對比度等分類,精確度不高。
根據不同工藝缺陷有不同形態的特點,AI分類能根據形態分辨不同工藝導致的外觀問題(漏箔、褶皺、開裂、氣泡、極耳粘料、凝膠團聚、暗/亮痕等等),進行質量追溯,幫助工藝改進。

智能交互系統

軟件系統與企業自有MES聯動時,可自動運行,無需人工操作;
軟件系統還可與數據中心、終端存儲交互,實現滿足企業缺陷信息保存年限要求,實現數據可追溯可溯源。
凌云光創新的鋰電池檢測解決方案,助力企業提質增效,改善工藝,提升整體生產效率、減少原材料浪費,全面提升企業競爭力。

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