يتم إعادة اختراع تصنيع البطاريات عن طريق الرؤية الحاسوبية

26 يونيو 2025
استكشف كيف تتيح الرؤية الحاسوبية في تصنيع البطاريات إمكانية الكشف عن العيوب في الوقت الحقيقي، والتجميع الآلي، والتحقق من الملصقات، والإنتاج الآمن والعالي الجودة.

26 يونيو 2025
استكشف كيف تتيح الرؤية الحاسوبية في تصنيع البطاريات إمكانية الكشف عن العيوب في الوقت الحقيقي، والتجميع الآلي، والتحقق من الملصقات، والإنتاج الآمن والعالي الجودة.
البطاريات جزء مهم من حياتنا اليومية. فهي تُبقي الهواتف مشحونة، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة تعمل، والسيارات الكهربائية تتحرك. نحن نعتمد عليها أكثر مما ندرك، ومع ذلك نادراً ما نتوقف للتفكير في كيفية صنعها. في الواقع، عملية صنع البطاريات أكثر تعقيداً بكثير مما قد يعتقده معظم الناس.
تعتمد عمليات تصنيع البطاريات على خطوات متعددة منسقة بعناية، بدءًا من إعداد المواد إلى الفحص النهائي. حتى الخطأ البسيط، مثل وجود طبقة غير متناسقة أو مكوّن مفكوك يمكن أن يؤثر على الأداء أو يؤدي إلى مشاكل تتعلق بالسلامة.
لسنوات، اعتمدت الشركات المصنعة على عمليات الفحص اليدوي وأجهزة الاستشعار الأساسية لتحديد المشكلات. ولكن، مع توسع الإنتاج وتزايد توقعات الجودة، أصبحت هذه الأساليب التقليدية تكافح من أجل مواكبة ذلك.
لهذا السبب يتجه العديد من المصنعين الآن إلى الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من تفسير المعلومات المرئية وفهمها. وعلى وجه التحديد، في مجال تصنيع البطاريات، يتم استخدامه للكشف عن العيوب وقياس المكونات بدقة ومراقبة كل خطوة من خطوات العملية في الوقت الفعلي.
في هذه المقالة، سنستكشف كيفية تصنيع البطاريات وكيف تعمل الرؤية الحاسوبية على تحويل عملية تصنيع البطاريات لتحسين الجودة وزيادة الكفاءة ودعم مستقبل تكنولوجيا الطاقة. لنبدأ!
إن إنتاج البطارية عملية دقيقة خطوة بخطوة يجب أن تكون دقيقة للغاية. وتبدأ بطلاء مواد خاصة على صفائح معدنية رقيقة، ثم يتم قطعها وتكديسها مع طبقات أخرى لتشكيل قلب البطارية.
بعد ذلك، تتم إضافة المنحل بالكهرباء السائل، ويتم إغلاق البطارية بإحكام، وتخضع للشحن والاختبار للتأكد من أنها تعمل بشكل صحيح. وأخيراً، يتم تصنيفها وتعبئتها لتكون جاهزة لتشغيل كل شيء من الهواتف إلى السيارات الكهربائية.
نظرًا لأن البطاريات حساسة للغاية، فإن العيوب الصغيرة يمكن أن تسبب مشاكل كبيرة. قد يؤدي عيب صغير مثل خدش بسيط أو اختلال بسيط في المحاذاة إلى تقليل عمر البطارية أو تعريض السلامة للخطر أو يؤدي إلى تعطل البطارية. ومع ازدياد عدد الأجهزة والمركبات التي تعمل بالبطاريات، تبحث الشركات المصنعة عن طرق مبتكرة وسريعة لضمان تصنيع كل وحدة بدون عيوب.
وهنا يأتي دور الرؤية الحاسوبية. يمكن تدريب نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 التي تدعم مهام مختلفة مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة المثيل للتعرف على مكونات البطارية واكتشاف العيوب السطحية ومراقبة دقة التجميع في الوقت الفعلي.
من خلال تحليل الصور من الكاميرات عالية الدقة، تساعد هذه النماذج في التحقق مرة أخرى من أن كل جزء موضوع بشكل صحيح وخالٍ من العيوب. وهذا يتيح إنتاج بطاريات أسرع وأكثر اتساقاً مع أخطاء أقل.
فيما يلي نظرة فاحصة على بعض مهام الرؤية الحاسوبية الرئيسية التي يمكن أن تدعم وتبسط عملية تصنيع البطاريات:
والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لمهام الرؤية الحاسوبية الأساسية المستخدمة في تصنيع البطاريات، دعونا نستعرض كيف يمكن تطبيق هذه المهام في مراحل الإنتاج المختلفة لتعزيز الجودة والسلامة والكفاءة.
يعد طلاء القطب الكهربائي جزءًا مهمًا من عملية إنتاج البطارية. في هذه الخطوة، يتم وضع طبقة رقيقة من المادة النشطة على رقائق معدنية لتشكيل أقطاب البطارية.
يمكن أن تحدث عيوب صغيرة، مثل الفقاعات أو الثقوب أو الحواف غير المستوية أثناء الطلاء. وعلى الرغم من أن هذه العيوب قد تبدو بسيطة، إلا أنها قد تؤدي إلى ارتفاع درجة الحرارة أو ضعف الأداء أو انخفاض عمر البطارية. كما أنه من الصعب اكتشافها بالعين المجردة، خاصة في بيئات التصنيع ذات الحجم الكبير.
يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية أن تدعم مراقبة الجودة من خلال تحليل الصور عالية الدقة لاكتشاف العيوب السطحية ووضع علامة عليها في الوقت الحقيقي. وتسمح تقنيات مثل تجزئة المثيل للنظام بتحديد مناطق مختلفة من القطب الكهربائي وإبراز المخالفات، مما يجعل عملية الفحص أكثر دقة واتساقًا من عمليات الفحص اليدوي.
ومن الأمثلة المثيرة للاهتمام على ذلك نظام طوره باحثون يجمع بين التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية والرؤية الحاسوبية لفحص أقطاب بطاريات الليثيوم أيون. ويستخدم المسح ثلاثي الأبعاد للكشف عن العيوب الداخلية مثل الشقوق والعيوب.
بمجرد أن يتم طلاء الأقطاب الكهربائية بنجاح، يجب تجميعها في الهيكل الداخلي للبطارية باستخدام إما اللف أو التكديس. حيث يتم لف الأقطاب الكهربائية والصفائح الفاصلة في شكل حلزوني، بينما يتم تكديس الطبقات بشكل مسطح فوق بعضها البعض.
وتتطلب كلتا التقنيتين محاذاة دقيقة، وغالباً ما تصل إلى بضعة ميكرونات فقط. يمكن أن يؤثر أي إزاحة طفيفة على كيفية تدفق الكهرباء عبر البطارية، مما يؤدي إلى انخفاض الأداء أو عمر افتراضي أقصر.
ولتحقيق هذا المستوى من الدقة، يستخدم المصنعون الرؤية الحاسوبية لتوجيه الأذرع الروبوتية أثناء التجميع. تساعد الكاميرات عالية الدقة وأجهزة الاستشعار ثلاثية الأبعاد في تحديد موضع كل طبقة بشكل صحيح واكتشاف المشكلات مثل الغبار أو الانحناء أو الالتواء.
هذه الأنظمة تجعل من الممكن الحفاظ على اتساق التباعد والشد والمحاذاة، مما يحسن كلاً من الجودة وسرعة الإنتاج. في بعض الحالات، تستخدم الروبوتات أيضًا مستشعرات القوة إلى جانب البيانات المرئية للتعامل بلطف مع المواد الحساسة.
أثناء تجميع خلايا البطارية وتعبئتها، يتم ربط المكونات مثل الألسنة والأغلفة من خلال اللحام أو الختم. هذه الوصلات حيوية للحفاظ على التدفق الكهربائي والسلامة الهيكلية.
يمكن لأصغر شرخ أو نقطة ضعف أن تتسبب في حدوث ماس كهربائي أو ارتفاع في درجة الحرارة، أو في الحالات القصوى قد تؤدي إلى حدوث هارب حراري (تفاعل متسلسل خطير حيث ترتفع درجة حرارة البطارية بشكل لا يمكن السيطرة عليه وقد تشتعل فيها النيران أو تنفجر).
يعتمد المصنعون حلول الرؤية الحاسوبية المقترنة بالتصوير الحراري لتحسين هذه الخطوة. يمكن لهذه الأنظمة مسح كل لحام في الوقت الحقيقي، والتحقق من وجود عيوب مثل الشقوق أو الفجوات أو نقاط الضعف.
في حين أن الفحص البصري يمكن أن يكتشف المشاكل على مستوى السطح، فإن بعض العيوب تكون مخفية تحت السطح أو تسبب توزيعًا غير متساوٍ للحرارة، والتي لا تستطيع الكاميرات القياسية أو العين البشرية اكتشافها. يمكن أن يكشف التصوير الحراري عن هذه المشكلات المخفية من خلال إظهار كيفية انتشار الحرارة عبر اللحام، مما يسهل تحديد الوصلات الضعيفة أو الوصلات غير المكتملة التي قد تؤدي إلى حدوث أعطال في وقت لاحق.
ينطوي تصنيع البطاريات على عملية دقيقة من التقطيع والتكديس واللحام والختم. يتم توقيت كل خطوة بعناية وأتمتة كل خطوة. ولكن حتى في البيئات الخاضعة للرقابة، يمكن أن تنزلق الأجسام الغريبة الصغيرة. يمكن أن يتسبب برغي مفكوك أو شظية معدنية متروكة داخل حزمة البطارية في حدوث ماس كهربائي أو تلف داخلي أو حرائق.
لحل هذه المشكلة، تعتمد الشركات المصنعة على أنظمة الرؤية الحاسوبية المصممة خصيصًا للكشف عن الأجسام الغريبة. وتستخدم هذه الأنظمة كاميرات عالية الدقة والرؤية ثلاثية الأبعاد لمسح الصواني والوحدات قبل الختم النهائي. يتم تدريبها على اكتشاف الأجسام غير المرغوب فيها والاستجابة الفورية، عن طريق إيقاف الخط أو تنبيه الفني أو رفض العبوة المتأثرة، دون مقاطعة تدفق الإنتاج.
على سبيل المثال، في تجميع بطاريات السيارات الكهربائية (EV)، تُستخدم الرؤية الحاسوبية لفحص الصواني بحثًا عن الأجسام الغريبة قبل الختم النهائي. يمكن لهذه الأنظمة الكشف عن الأدوات الموضوعة في غير مكانها أو البراغي المفكوكة أو الحطام الذي قد تفوته عمليات الفحص اليدوي. ومن خلال تحديد هذه المشكلات في وقت مبكر، فإنها تساعد في منع الأعطال الكهربائية وتجنب التأخير في الإنتاج وتقليل مخاطر السلامة.
بمجرد تجميع حزمة البطارية بالكامل، فإن الخطوة الأخيرة هي فحص العبوة والملصقات. يمكن أن يتسبب الختم التالف أو الغلاف المنبعج أو الملصق المطبوع بشكل خاطئ في حدوث مشاكل في نهاية المطاف. قد تؤثر هذه المشكلات على سلامة المنتج، أو تؤخر الشحنات، أو تؤدي إلى إخفاقات تنظيمية إذا تُركت دون فحص.
يمكن أن يكون الفحص اليدوي في هذه المرحلة بطيئًا وغير موثوق به، خاصةً مع الأحجام الكبيرة، في حين أن أنظمة الرؤية الحاسوبية يمكنها إجراء نفس الفحوصات بسرعة واتساق ودقة أكبر.
على سبيل المثال، لنفترض أن حزمة بطارية تحتوي على خطأ مطبعي على ملصقها. يمكن للكشف عن الكائنات أولاً تحديد جزء الملصق الذي يحتوي على نص، ومن ثم يمكن استخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لقراءة المحتوى والتحقق منه. إذا كان هناك خطأ مطبعي أو خطأ في التنسيق، يمكن للنظام وضع علامة على العبوة لتصحيحها قبل أن تنتقل إلى أسفل الخط.
إليك لمحة سريعة عن الطرق التي تعمل بها الرؤية الحاسوبية على تحسين تصنيع البطاريات:
في حين أن الرؤية الحاسوبية تجلب العديد من المزايا إلى الطاولة، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب مراعاتها عند اعتماد هذه الأنظمة. فيما يلي بعض العوامل التي يجب وضعها في الاعتبار:
تعمل الرؤية الحاسوبية على تغيير تصنيع البطاريات بشكل مطرد. حيث يمكن استخدامها للكشف عن العيوب الصغيرة، وتوجيه الأذرع الروبوتية بدقة، وفحص اللحامات والأختام، والتحقق من التغليف النهائي.
يمكن مراقبة كل خطوة عن كثب من خلال نظام Vision AI للتأكد من أن كل بطارية تلبي معايير السلامة والجودة العالية. وتعد هذه الأنظمة أسرع وأكثر اتساقاً من الفحوصات اليدوية، مما يساعد المصنعين على تقليل الهدر وتجنب الأخطاء المكلفة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، من المرجح أن ينمو دور الرؤية الحاسوبية في إنتاج البطاريات.
انضم إلى مجتمعنا واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف المزيد عن الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تتطلع إلى بدء مشروعك الخاص بالذكاء الاصطناعي المرئي (Vision AI)، تحقق من خيارات الترخيص لدينا للبدء. يمكنك أيضًا الاطلاع على كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي المرئي في مجال البيع بالتجزئة من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا.