バッテリータブは電気を伝導し、セル同士を接続するため、バッテリーセル全体の効率、安全性、そして寿命に不可欠です。このアプリケーションは、レーザー溶接技術を用いて電極に溶接されたバッテリータブの検査に焦点を当てています。
どのような製造上の欠陥が発生しますか?
レーザー溶接は、タブをバッテリーの電極に取り付けるための正確かつ効率的な方法ですが、他の製造プロセスと同様に、次のようなバッテリーの品質を損なう可能性のある欠陥が発生する可能性があります。
これらの欠陥はリチウムイオン電池セルの品質、安全性、性能に影響を及ぼす可能性があるため、製造業者は厳格な品質管理措置と検査プロセスを実装して、製造中にこれらの問題を検出し修正することが重要になります。
しかし、バッテリータブのレーザー溶接欠陥の検出は困難です。タブは反射面を持つ金属部品で作られているため、欠陥を視認することが困難です。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してしまうことがあります。
バッテリータブの欠陥は、様々な形状、サイズ、場所に現れます。溶接パターンは、特定の溶接パラメータと使用される材料によって大きく異なります。また、バッテリー技術の進化に伴い、製造プロセスも変化します。従来のマシンビジョンでは、数百もの手作業によるルールのプログラミングが必要となるため、プログラムされたパラメータと一致しない新しい欠陥や変動する欠陥、パターンを検出できず、変化への適応が遅くなります。
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レーザー溶接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が溶接部を照らして画像化する。そして、 CorteX Central AIプラットフォームはレーザー溶接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 バッテリータブのレーザー溶接検査に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搭載し、ソフトウェアによってバッテリーの溶接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することで、反射率の高いバッテリー溶接面に起因するホットスポットを排除できます。また、照明ドーム設計により、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。
自律的AI UnitXメーカーはバッテリータブのレーザー溶接検査を自動化して、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
この例では、タブのレーザー溶接ジョイントを検査しました。
イメージング
まず、使った OptiX タブ溶接ジョイント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ラベルを作成しました 検出したい欠陥ごとに、気孔、焼け跡、飛散、溶接欠落、溶接ずれなどです。
次に、撮影した画像にそれらの欠陥をラベル付けしました。 OptiX5 つの欠陥それぞれについて、いくつかの画像だけを使用します。
検出
次に、AIモデルを CorteX Edge 新しいセルに搭載することで、5 タブのレーザー溶接欠陥を正確に検出し、分類できるようになりました。
