
方案背景
(一)检测需求:
1. 引导电芯上下料:焊接机、包装机、封装机等抓取Tab或极耳边缘,引导上下料,精度±0.5mm
2. 电芯尺寸测量:贴胶前对极耳、Tab和sealant各边缘尺寸进行测量,贴胶后对绿胶位置进行测量,下料前对电芯成品进行总长宽、各部件尺寸进行测量,测量精度±0.5mm;
3. 电芯缺陷检测:绕胶机处进行下料检测(表面异物、胶纸折叠、极片翻折等)、焊接机处对极耳焊接质量进行检测(极耳破损、焊裂、漏焊、金属碎屑等)、折弯机处对涂胶效果进行检测(漏涂、断胶)
(二)痛点和问题:
1. 金属极耳材质具有高反光的特性,极耳有缺陷时成像一致性差,对AI检测能力要求高;
2. 铝塑复合膜材料的外壳柔软特质导致成像一致性难以保证
方案优势
1. 使用传统算法与深度学习相结合的缺陷检测方案,将缺陷分级,针对不同缺陷采用最优检测策略;支持所有缺陷的分类,可根据客户要求开放工艺参数,根据生产情况灵活调整;
2. 软件界面支持灵活配置,拥有丰富的图表控件,灵活易用;
3. 拥有贴近业务逻辑的软件功能,支持但不限于闭环纠偏、数据分电芯管理、生产数据统计、MES交互、报表生成、一键换型、日志保存、权限管理、点检功能等,赋能生产管理;
4. 软硬件全栈自研,支持灵活定制;
方案架构
(一)方案描述:
线体设备与视觉需求如下,因软包电池的尺寸及工艺都较为非标,实际选型需按照设备设计的可用空间、精度需求等进行硬件选型;软件层面上我司开发了锂电行业专用框架软件,具有引导式调试、UI灵活配置、MES交互等更贴近业务需求的软件功能,可降低整线的调试维护成本。

(二)架设示意图:

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