製造されたバッテリーセルはバッテリーモジュールまたはパックに組み込まれ、検査のために取り外すことはできません。そのため、このアプリケーションは、モジュールまたはパックに組み込む前の円筒形バッテリーセルの最終検査に重点を置いています。
どのような製造上の欠陥が発生しますか?
セルの組み立てと仕上げのプロセス全体を通じて、円筒形セルには次のような欠陥が発生します。
これらの欠陥は円筒形バッテリーセルの品質、安全性、性能に影響を及ぼし、高額なリコールや法的責任につながる可能性があるため、製造業者は製造中にこれらの問題を検出して修正するための厳格な品質管理措置と検査プロセスを実施することが重要になります。
さらに、メーカーは、バッテリーセルの過剰使用を避け、最終的に廃棄率を削減するために、許容できる外観上の傷と機能上の欠陥を区別する必要があります。
しかし、円筒形のセルの欠陥は検出が困難です。円筒形のバッテリーセルケースの反射面は反射を引き起こし、欠陥の検出が困難になることがあります。従来のマシンビジョンシステムでは、反射面と実際の欠陥を区別できず、誤検知や見逃しが発生することがあります。
大量生産環境では、生産速度を維持するためにセルを迅速に検査する必要があります。従来のマシンビジョン製品では、必要なサイクルタイムに対応できない場合があります。
ソリューション
UnitXさん AI-powered 検査では、他のソリューションでは検出できない円筒形セルの欠陥を効果的に検出します。
まず、 OptiX イメージングシステムは組み立てられた円筒形細胞を照明し、画像化する。そして、 CorteX Central AIプラットフォームは円筒状の細胞欠陥について学習し、最終的にこれらのAIモデルは CorteX Edge インラインで欠陥を検出し分類する推論システム。
なぜ 最終的な円筒セルの検査にUnitX？
OptiX 反射率を最小限に抑えながら欠陥の視認性を最大限に高める優れた画像を提供します。 32個の独立制御可能な照明光源を備え、ソフトウェアによって円筒状の細胞表面や欠陥に合わせて最適化できます。コンピュテーショナルイメージング機能により、複数のショットを撮影し、筐体表面の反射によるホットスポットを排除できます。また、照明ドームの設計により、非常に鋭角な入射角で光を照射できるため、非常に微細な欠陥にも影を落とし、視認性を高めます。
CorteX はランダムで複雑な欠陥を正確に検出します。 位置と方向の変動を自動的に正規化し、ピクセルレベルまで欠陥を認識します。
UnitX 迅速な実験をサポートし、生産環境の変化に適応します. OptiX 照明はソフトウェアで簡単に設定でき、CorteX AI モデルはサンプル効率が高く、新しい欠陥の種類をトレーニングするために必要な画像はわずか数枚です。
UnitX 迅速な100%インライン検査を提供します。 OptiX 明るいLEDと1m/秒の高速飛行撮影速度を備え、高速撮影が可能です。そして CorteX Edge 高速推論速度 (最大 100 MP) をサポートし、OK/NG の決定を迅速に出力し、その決定をすべての主要な PLC、MES、FTP システムに統合してシームレスに伝達します。
自律的AI UnitXメーカーは円筒形セルの最終検査を自動化して、次のことを実現します。
- バッテリーの性能低下や故障、安全上のリスク、高額なリコールにつながる品質漏れを防止します。
- 従来のマシンビジョンでよくある誤検出率を最小限に抑え、スクラップや無駄な材料を削減します。
- 手動検査員を置き換え、メーカーのコストを節約し、効率を向上
UnitX 検査例の詳細
今回の検査では、円筒形セルに電解液の漏洩による錆が発生していないか調査しました。メーカーは以前、旧式のビジョンシステムを使用していましたが、錆の痕跡が蓋のレーザー溶接痕と色と形が類似していたため、過剰不良率が高く、時間と精度に問題のある高額な手作業による検査に頼らざるを得ませんでした。
イメージング
まず、使った OptiX 円筒形セルの画像をキャプチャし、不良部品と正常部品の両方を確実にキャプチャします。
AI学習
次に、 CorteX Central モデルを訓練するために、錆の欠陥のラベルを作成しました。
そして、私たちはその欠陥を、 OptiXほんの数枚の画像を使用します。
検出
次に、AIモデルを CorteX Edge 新しいセルに100%のバッテリーセルを検査し、錆を検出して分類します。
使い方 UnitX、このメーカーは次のことを達成できました。
- 必要なサイクルタイムを満たす– UnitX 64回の検査で13個のバッテリーセルをXNUMX秒以内に検査
- エラー率を減らす– UnitX 誤受入率は平均04%、誤不受入率は平均2%に減少しました（2,200日平均50個のセルを検査）。これは、手作業による検査の誤り率のXNUMX倍に相当します。
- 検査の自動化– メーカーは検査を完全に自動化し、合計3のラインで11人の手動検査員の必要性を排除することができました。