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Erfahren Sie, wie Computer Vision in der Batterieproduktion die Erkennung von Defekten in Echtzeit, die Montage mit Robotern, die Überprüfung von Etiketten und eine sicherere, qualitativ hochwertige Produktion ermöglicht.
Batterien sind ein wichtiger Bestandteil unseres täglichen Lebens. Sie sorgen dafür, dass Telefone aufgeladen werden, Laptops laufen und Elektrofahrzeuge fahren. Wir sind mehr auf sie angewiesen, als uns bewusst ist, aber wir machen uns selten Gedanken darüber, wie sie hergestellt werden. In Wirklichkeit ist die Herstellung von Batterien viel komplexer, als die meisten Menschen denken.
Die Herstellungsprozesse von Batterien hängen von mehreren sorgfältig aufeinander abgestimmten Schritten ab, von der Materialvorbereitung bis zur Endkontrolle. Selbst ein kleiner Fehler, wie eine falsch ausgerichtete Schicht oder ein loses Bauteil, kann die Leistung beeinträchtigen oder zu Sicherheitsproblemen führen.
Jahrelang haben sich die Hersteller auf manuelle Inspektionen und einfache Sensoren verlassen, um Probleme zu erkennen. Da jedoch die Produktion ausgeweitet wurde und die Qualitätsanforderungen gestiegen sind, können diese traditionellen Methoden nicht mehr mithalten.
Deshalb setzen viele Hersteller jetzt auf Computer Vision, einen Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verstehen. Speziell in der Batterieherstellung wird es eingesetzt, um Fehler zu erkennen, Komponenten präzise zu messen und jeden Prozessschritt in Echtzeit zu überwachen.
Abb. 1. Wie Computer Vision die Batterieherstellung verbessert. Bild vom Autor.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Batterien hergestellt werden und wie Computer Vision den Herstellungsprozess von Batterien verändert, um die Qualität zu verbessern, die Effizienz zu steigern und die Zukunft der Energietechnologie zu unterstützen. Legen wir los!
Wie werden Batterien hergestellt, und wie kann die Computer Vision dabei helfen?
Die Herstellung von Batterien ist ein sorgfältiger, schrittweiser Prozess, der äußerst präzise sein muss. Zunächst werden dünne Metallbleche mit speziellen Materialien beschichtet, die dann geschnitten und mit anderen Schichten zum Kern der Batterie zusammengefügt werden.
Danach wird ein flüssiges Elektrolyt hinzugefügt, die Batterie wird versiegelt, und sie wird aufgeladen und getestet, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß funktioniert. Schließlich wird sie etikettiert und verpackt und ist bereit, alles vom Telefon bis zum Elektroauto zu versorgen.
Abbildung 2. Wie werden Batterien hergestellt? Bild vom Autor.
Da Batterien so empfindlich sind, können kleine Fehler große Probleme verursachen. Ein Fehler, der so klein ist wie ein Haarriss oder eine leichte Fehlausrichtung, kann die Lebensdauer der Batterie verkürzen, die Sicherheit beeinträchtigen oder zum Ausfall der Batterie führen. Da immer mehr Geräte und Fahrzeuge mit Batterien betrieben werden, suchen die Hersteller nach innovativen und schnelleren Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass jedes Gerät fehlerfrei gebaut wird.
An dieser Stelle kommt die Computer Vision ins Spiel. Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11, die verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung unterstützen, können trainiert werden, um Batteriekomponenten zu erkennen, Oberflächenfehler zu entdecken und die Genauigkeit der Montage in Echtzeit zu überwachen.
Durch die Analyse der Bilder von hochauflösenden Kameras helfen diese Modelle bei der doppelten Überprüfung, ob jedes Teil korrekt platziert und fehlerfrei ist. Dies ermöglicht eine schnellere und konsistentere Batterieproduktion mit weniger Fehlern.
Bildverarbeitungsaufgaben bei der Batterieherstellung
Im Folgenden werden einige der wichtigsten Computer-Vision-Aufgaben näher betrachtet, die den Herstellungsprozess von Batterien unterstützen und optimieren können:
Erkennung von Objekten: Modelle wie YOLO11, die die Objekterkennung unterstützen, können so trainiert werden, dass sie bestimmte Komponenten wie Batteriezellen, Stecker und Laschen in der Produktionslinie lokalisieren und identifizieren.
Segmentierung von Objekten: Bildverarbeitungssysteme mit Segmentierungsfunktionen können die genaue Form und die Grenzen eines Objekts umreißen. Dies hilft bei der Erkennung von überlappenden Materialien, Beschichtungsfehlern oder Oberflächenfehlern, die mit einfacheren Methoden übersehen werden könnten.
Bildklassifizierung: Mit dieser Aufgabe kann ein ganzes Bild auf sichtbare Probleme wie Dellen, Kratzer oder ungleichmäßige Beschichtungen überprüft werden. Wenn ein Teil nicht den Qualitätsstandards entspricht, kann es vor der Endmontage entfernt werden.
Objektverfolgung: Durch die Verfolgung jeder Batteriekomponente auf ihrem Weg durch die Produktionslinie kann die Objektverfolgung fehlende oder falsch ausgerichtete Teile aufspüren und sicherstellen, dass der Montageprozess genau und effizient bleibt.
Anwendungen von Vision AI in der Batterieherstellung
Nachdem wir nun ein besseres Verständnis für die wichtigsten Computer-Vision-Aufgaben in der Batterieproduktion haben, wollen wir uns nun ansehen, wie diese Aufgaben in den verschiedenen Produktionsstufen zur Verbesserung von Qualität, Sicherheit und Effizienz eingesetzt werden können.
Prüfung der Elektrodenoberfläche bei der Batterieherstellung
Die Elektrodenbeschichtung ist ein entscheidender Teil des Batterieproduktionsprozesses. In diesem Schritt wird eine dünne Schicht aus aktivem Material auf eine Metallfolie aufgebracht, um die Elektroden der Batterie zu bilden.
Bei der Beschichtung können kleine Fehler wie Blasen, Nadellöcher oder ungleichmäßige Kanten auftreten. Auch wenn sie unbedeutend erscheinen, können diese Fehler zu Überhitzung, schlechter Leistung oder verkürzter Batterielebensdauer führen. Außerdem sind sie mit bloßem Auge schwer zu erkennen, vor allem in Produktionsumgebungen mit hohen Stückzahlen.
Computer-Vision-Modelle können die Qualitätskontrolle unterstützen, indem sie hochauflösende Bilder analysieren, um Oberflächenfehler in Echtzeit zu erkennen und zu markieren. Techniken wie die Instanzsegmentierung ermöglichen es dem System, verschiedene Bereiche der Elektrode zu identifizieren und Unregelmäßigkeiten hervorzuheben, so dass der Prüfprozess genauer und konsistenter ist als manuelle Kontrollen.
Ein interessantes Beispiel hierfür ist ein von Forschern entwickeltes System, das Röntgen-Computertomographie (CT) mit Computer Vision kombiniert, um Lithium-Ionen-Batterieelektroden zu untersuchen. Es nutzt 3D-Scans, um interne Defekte wie Risse und Fehler zu erkennen.
Abb. 3. Beispiele für rissige und fehlerhafte Batterieelektrodenpartikel.(Quelle)
Vision-geführte Roboterstapelung in der Batterieproduktion
Sobald die Elektroden erfolgreich beschichtet sind, müssen sie entweder durch Wickeln oder Stapeln in die innere Struktur der Batterie eingebaut werden. Beim Wickeln werden die Elektroden- und Separatorbleche spiralförmig aufgerollt, während beim Stapeln die Schichten flach übereinander gelegt werden.
Beide Techniken erfordern eine präzise Ausrichtung, oft bis auf wenige Mikrometer genau. Eine geringfügige Verschiebung kann den Stromfluss in der Batterie beeinträchtigen und zu einer geringeren Leistung oder einer kürzeren Lebensdauer führen.
Um dieses Maß an Genauigkeit zu erreichen, setzen die Hersteller Computer Vision ein, um die Roboterarme während der Montage zu steuern. Hochauflösende Kameras und 3D-Sensoren helfen dabei, jede Schicht korrekt zu positionieren und Probleme wie Staub, Verbiegungen oder Verformungen zu erkennen.
Diese Systeme ermöglichen es, Abstände, Spannungen und Ausrichtungen konstant zu halten, was sowohl die Qualität als auch die Produktionsgeschwindigkeit verbessert. In einigen Fällen verwenden die Roboter neben visuellen Daten auch Kraftsensoren, um empfindliche Materialien schonend zu behandeln.
Prüfung von Schweißnähten und Dichtungen in der Batterieherstellung
Bei der Montage und Verpackung von Batteriezellen werden Komponenten wie Laschen und Gehäuse durch Schweißen oder Versiegeln verbunden. Diese Verbindungen sind entscheidend für die Aufrechterhaltung des elektrischen Flusses und der strukturellen Sicherheit.
Der kleinste Riss oder die kleinste Schwachstelle kann zu Kurzschlüssen, Überhitzung oder im Extremfall zum thermischen Durchgehen führen (eine gefährliche Kettenreaktion, bei der die Batterie unkontrolliert überhitzt und in Brand geraten oder explodieren kann).
Um diesen Schritt zu verbessern, setzen die Hersteller Computer-Vision-Lösungen in Verbindung mit Wärmebildtechnik ein. Diese Systeme können jede Schweißnaht in Echtzeit scannen und auf Fehler wie Risse, Lücken oder Schwachstellen überprüfen.
Während die visuelle Inspektion Probleme auf der Oberfläche erkennen kann, sind einige Defekte unter der Oberfläche verborgen oder verursachen eine ungleichmäßige Wärmeverteilung, die von Standardkameras oder dem menschlichen Auge nicht erkannt werden kann. Die Wärmebildtechnik kann diese verborgenen Probleme aufdecken, indem sie zeigt, wie sich die Wärme in der Schweißnaht ausbreitet. So lassen sich schwache Verbindungen oder unvollständige Anschlüsse, die später zu Ausfällen führen könnten, leichter erkennen.
Objekterkennung bei der Herstellung von EV-Batterien
Die Batterieherstellung umfasst einen präzisen Prozess des Schneidens, Stapelns, Schweißens und Versiegelns. Jeder Schritt ist sorgfältig getaktet und automatisiert. Doch selbst in kontrollierten Umgebungen können kleine Fremdkörper durchrutschen. Eine lose Schraube oder ein Metallsplitter in einem Akkupack kann Kurzschlüsse, interne Schäden oder Brände verursachen.
Um dieses Problem zu lösen, verlassen sich die Hersteller auf Computer-Vision-Systeme, die speziell für die Erkennung von Fremdkörpern entwickelt wurden. Diese Systeme verwenden hochauflösende Kameras und 3D-Vision, um Schalen und Module vor der endgültigen Versiegelung zu scannen. Sie sind darauf trainiert, unerwünschte Objekte zu erkennen und sofort zu reagieren, indem sie die Linie stoppen, einen Techniker alarmieren oder die betroffene Packung aussortieren, ohne den Produktionsfluss zu unterbrechen.
Bei der Montage von EV-Batterien (Elektrofahrzeuge) beispielsweise wird die Computervision eingesetzt, um Trays kurz vor der endgültigen Versiegelung auf Fremdkörper zu prüfen. Diese Systeme können verlegte Werkzeuge, lockere Schrauben oder Ablagerungen erkennen, die bei manuellen Inspektionen möglicherweise übersehen werden. Durch die frühzeitige Erkennung dieser Probleme lassen sich elektrische Ausfälle verhindern, Produktionsverzögerungen vermeiden und Sicherheitsrisiken reduzieren.
Abb. 4. Ein Blick auf die Prüfung von Hochspannungsbatterien bei der Montage von Elektrofahrzeugen(Quelle).
Prüfung von Verpackungen und Etiketten von Akkupacks
Wenn ein Akkupack vollständig zusammengebaut ist, müssen im letzten Schritt die Verpackung und die Etiketten überprüft werden. Ein beschädigtes Siegel, ein verbeultes Gehäuse oder ein falsch aufgedrucktes Etikett können im weiteren Verlauf Probleme verursachen. Diese Probleme können die Produktsicherheit beeinträchtigen, den Versand verzögern oder zu behördlichen Verstößen führen, wenn sie nicht kontrolliert werden.
Die manuelle Prüfung in dieser Phase kann langsam und unzuverlässig sein, vor allem bei großen Mengen, wohingegen Bildverarbeitungssysteme die gleichen Prüfungen schnell, konsistent und mit größerer Genauigkeit durchführen können.
Nehmen wir an, ein Akkupack hat einen Tippfehler auf seinem Etikett. Die Objekterkennung kann zunächst den Teil des Etiketts identifizieren, der Text enthält, und dann kann die OCR-Technologie (optische Zeichenerkennung) eingesetzt werden, um den Inhalt zu lesen und zu überprüfen. Liegt ein Tipp- oder Formatierungsfehler vor, kann das System das Paket zur Korrektur vormerken, bevor es weiterverarbeitet wird.
Vor- und Nachteile von Computer Vision in der Batterieherstellung
Hier ein kurzer Einblick in die Möglichkeiten, mit denen Computer Vision die Batterieherstellung verbessert:
Höhere Produktionsgeschwindigkeit: Automatisierte Inspektionen sind deutlich schneller als manuelle Kontrollen und helfen, mit den Anforderungen der Massenproduktion Schritt zu halten.
Konsistente Qualitätskontrolle: Standardisierte Inspektionsmodelle können auf verschiedene Produktionslinien und -anlagen angewendet werden, um sicherzustellen, dass jede Batterie die gleichen Qualitätsstandards erfüllt, egal wo sie hergestellt wird.
Unterstützt die Prozessverbesserung: Jede Inspektion erzeugt aussagekräftige visuelle Daten und Erkenntnisse. Teams können diese Daten überprüfen, um Muster zu erkennen, wiederkehrende Fehler aufzudecken und fundierte Entscheidungen zur Verbesserung des Produktionsprozesses zu treffen.
Die Computervision bietet zwar zahlreiche Vorteile, aber es gibt auch einige Einschränkungen, die beim Einsatz dieser Systeme zu beachten sind. Hier sind einige Faktoren, die zu beachten sind:
Risiken der Datensicherheit: Da diese Systeme detaillierte Bilder von Produktionslinien und Komponenten erfassen, ist es wichtig, diese Daten zu schützen, um ein Durchsickern geschützter Designs oder Prozesse zu verhindern.
Erfordert häufige Kalibrierung: Veränderungen der Beleuchtung, Vibrationen oder leichte Verschiebungen der Kameraposition können die Genauigkeit beeinträchtigen. Regelmäßige Systemprüfungen und Neukalibrierungen sind notwendig, um die Zuverlässigkeit zu erhalten.
Schwierigkeiten mit reflektierenden Materialien: Glänzende Oberflächen, wie z. B. die in Batterien verwendeten Metallfolien, können das Licht unvorhersehbar reflektieren. Dies kann es schwieriger machen, genaue Ergebnisse zu erhalten.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Die Computervision verändert die Batterieherstellung stetig. Sie kann zur Erkennung kleiner Defekte, zur präzisen Führung von Roboterarmen, zur Prüfung von Schweißnähten und Dichtungen sowie zur Überprüfung der Endverpackung eingesetzt werden.
Jeder Schritt kann von Vision AI genau überwacht werden, um sicherzustellen, dass jede Batterie die hohen Sicherheits- und Qualitätsstandards erfüllt. Diese Systeme sind schneller und konsistenter als manuelle Kontrollen und helfen den Herstellern, Abfall zu reduzieren und kostspielige Fehler zu vermeiden. Mit der weiteren Entwicklung der Technologie wird die Rolle der Computer Vision in der Batterieproduktion wahrscheinlich noch zunehmen.