バッテリータブ超音波溶接検査アプリケーション

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、超音波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?

超音波溶接は、その効率性と、敏感な電池材料への熱影響の少なさから、電池タブと電極の接合に広く使用されています。しかし、他の製造プロセスと同様に、以下のような潜在的な問題が存在します。

欠陥	説明	結果
溶接の欠落または不完全	タブと電極間の溶接が不十分、または溶接がまったくない	関節の弱化、電気接続不良
飛散	溶接面からの金属の排出	汚染と損傷した部品
クラック	溶接部の亀裂	潜在的な失敗
ミスアライメント	関節のずれ	溶接の弱化または不完全
タブの破れ	タブ自体のひび割れや破れ	機械的強度の低下

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、バッテリータブの超音波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超音波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超音波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超音波溶接検査に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超音波溶接検査を自動化して、次のことを実現します。