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乌兰察布机器视觉技术如何为锂电池市场的爆炸保驾护航

  • 日期:2021-12-16
  • 编辑:乌兰察布冠猴智能
  • 点击:2573 次

2021的锂电池市场太热了。根据工业和信息化部2021年度上半年电池行业经济运行情况,截至六月,全国电池制造业的锂离子电池产量为106亿9000万,同比增长44.1%。仅6月份,全国锂离子电池产量就达到20.3亿块,同比增长21.2%。2021上半年,规模以上电池制造企业的营业收入为4908亿6000万元,同比增长53.9%,利润总额259亿6000万元,同比增长108.2%,增长势头强劲,加快了企业布局。9月13日,宁德时报宣布将投资约135亿元,在宜春新建宁德时报锂电池生产基地项目。16日,厦门钨新能宣布将投资不低于100亿元建设锂离子正极材料项目。同日,富能科技表示,将增加12gwh动力电池的年产能,但不超过52亿元。

市场的活力不仅体现在新能源汽车行业的快速增长上,还推动了整个锂电池产业链的增长。在锂电池生产、质检、运输、应用等领域,新的增长点开始出现。

基于机器视觉的锂电池制造

在结构上,锂电池的制造非常简单-电池的阴极(带正电)和阳极(带负电)电极片交替堆叠,每层由隔膜隔开,在电极片之间可注入液体或固体电解质。

但实际生产过程相当复杂和敏感。电极的镀层厚度对电池的性能乃至稳定性有很大的影响。特别是在大规模生产模式下,电池材料、电池芯和包装中的任何划痕、暴露箔、气泡、褶皱、黑点、亮点、落料等缺陷都将严重影响锂电池产品的性能和质量。如何快速地对锂电池的各个生产过程进行逐层质量检测,已成为锂电池高效生产的关键环节。在这方面,机器视觉改变了锂电池的生产模式,检测效率高、检测精度高、超稳定性好,成为锂电池生产和组装的标准配置。

目前,对于锂电池生产过程中的隔膜、涂层、轧制、分切、模切、缠绕、层压等工序,主要机器视觉供应商提供了尺寸检测、对准检测、外观缺陷检测等解决方案,位置校正和偏差校正闭环控制。不同的是,在每个检测环节,有的企业采用新技术,有的采用最新算法。每一种都有其独特的差异,但归根结底,它离不开机器视觉的四个核心——识别、测量、定位和检测。

例如,在极片涂覆后和烘烤前,在线实时检测涂层宽度,及时提供测量数据,并实时校正涂层宽度;切割前,检查极片外观是否有缺陷。切片后在线检测尺寸;模切后,机器视觉将识别杆件的外观和尺寸进行检查,并及时消除不合格品;在绕线过程中,需要实时检测阳极片和阴极片之间、at9和同一圆内的上下隔膜之间以及裸芯相邻圆之间的边缘对齐情况,在线计算极片、隔膜和参考位置之间的偏差,并反馈纠偏信号,实现对进给位置的闭环纠偏控制。

三维视觉技术突破了传统机器视觉

的局限性,因为传统机器视觉在拍摄图像并通过算法识别后测量相应的数据。单台摄像机的2D机器视觉无法获得物体的空间坐标信息,因此不支持形状相关的测量,例如物体平面度、表面角度、体积或相同颜色物体之间的区别特征。此外,二维视觉测量对象的对比度过于依赖于光源和颜色/灰度变化,测量精度容易受到设备、光源、算法、检测环境等因素的影响。为此,一些企业引入了三维机器视觉,拓宽了机器视觉的应用领域和测量精度。目前,市场上有四种主流三维视觉技术:双目视觉、TOF、三维结构光和激光三角测量。

双目视觉:目前是一个相对广泛的三维视觉系统。两台以上摄像机同时工作,从不同角度获取感知图像,并通过三角测量原理计算图像的视差,获得场景的三维信息。它具有响应速度快、软件简单、识别距离远的特点,不需要获取和分析灰度图像,不受外部光源表面特性的影响。双目技术原理简单,不需要使用特殊的发射机和接收机,具有实现灵活、成本低等优点。适用于生产现场的在线、产品检测和质量控制。然而,双目技术的缺点是算法复杂,计算量大,不适合在光线恶劣的环境中使用。

TOF飞行时间成像技术:其原理是连续向目标发送光脉冲,通过传感器接收目标返回的光,并计算光脉冲的飞行时间以获得目标距离。由于TOF直接根据公式输出深度信息,具有响应速度快、软件简单、识别距离远的特点,不需要获取和分析灰度图像,因此不受外部光源表面特性的影响。然而,TOF技术也存在着分辨率低、成像精度低、成本高等缺点。

3D结构光:使用光源投射一束结构光(具有特定结构的光,如黑白)。被测物体表面的条纹、斑点和形状会对不同的光谱产生不同的反射效果。通过该算法,可以计算出物体的距离、形状、大小等信息,得到物体的三维图像。三维结构光技术不需要以非常精确的时间延迟进行测量,而且解决了双目视觉中的匹配计算,该方法具有计算简单、测量精度高等优点。弱光环境下,无明显纹理和形状变化的表面也可精确测量。

激光三角测量:与三维结构光技术类似,不同之处在于通常使用激光作为光源,使用CCD(电荷耦合器件)相机作为探测器具有精度高、速度快、成本低等优点。然而,由于激光的聚束效应,激光三角测量更适合于近距离测量。

技术集成使机器视觉“识别更准确”

独特的3D机器视觉测量方案也为锂电池制造商带来了更多选择。例如,在传统的机器视觉应用中,在锂电池的涂装、轧制、分切、模切等过程中,经常使用线阵摄像机检测正负极板/膜片的表面缺陷,对生产线速度有一定的要求,检测精度和系统运行稳定性。除了升级到4K摄像机以提高检测精度外,3D结构光和激光三角测量的加入提供了一种新的高速高精度检测方案。

以锂电池焊接缺陷检测为例。激光束经过一组透镜放大和拉伸,形成一条激光线,投射到被测物体的表面上。光学系统利用沙姆定律将激光线的漫反射投影到传感器上,然后根据不同的投影位置和三角测量原理计算出物体轮廓面的长度、宽度和高度。通过处理三维等高线图,检测焊缝缺陷、缺陷尺寸和深度。

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