26 de junio de 2025
Descubra cómo la visión por ordenador en la fabricación de baterías permite la detección de defectos en tiempo real, el montaje robotizado, la verificación de etiquetas y una producción más segura y de alta calidad.
Las pilas son una parte importante de nuestra vida cotidiana. Mantienen los teléfonos cargados, los portátiles en funcionamiento y los vehículos eléctricos en movimiento. Dependemos de ellas más de lo que creemos, pero rara vez nos paramos a pensar en cómo se fabrican. En realidad, el proceso de fabricación de las baterías es mucho más complejo de lo que la mayoría de la gente cree.
Los procesos de fabricación de baterías dependen de múltiples pasos cuidadosamente coordinados, desde la preparación del material hasta la inspección final. Incluso un pequeño error, como una capa desalineada o un componente suelto, puede afectar al rendimiento o provocar problemas de seguridad.
Durante años, los fabricantes han confiado en las inspecciones manuales y los sensores básicos para identificar los problemas. Sin embargo, con el aumento de la producción y de las expectativas de calidad, estos métodos tradicionales no dan abasto.
Por eso muchos fabricantes recurren ahora a la visión por ordenador, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual. En concreto, en la fabricación de baterías, se está utilizando para detectar defectos, medir componentes con precisión y supervisar cada paso del proceso en tiempo real.
En este artículo, exploraremos cómo se fabrican las baterías y cómo la visión por ordenador está transformando el proceso de fabricación de baterías para mejorar la calidad, aumentar la eficiencia y apoyar el futuro de la tecnología energética. Empecemos.
La producción de baterías es un cuidadoso proceso paso a paso que debe ser extremadamente preciso. Comienza con el recubrimiento de materiales especiales sobre finas láminas de metal, que luego se cortan y apilan junto con otras capas para formar el núcleo de la batería.
Después, se añade electrolito líquido, se sella la batería y se somete a carga y pruebas para comprobar que funciona correctamente. Por último, se etiqueta y embala, lista para alimentar desde teléfonos hasta coches eléctricos.
Como las pilas son tan sensibles, los pequeños defectos pueden causar grandes problemas. Un defecto tan pequeño como un pequeño arañazo o una ligera desalineación puede reducir la vida útil de la batería, comprometer la seguridad o provocar su rotura. Con cada vez más dispositivos y vehículos que funcionan con baterías, los fabricantes buscan formas innovadoras y más rápidas de garantizar que cada unidad se construya sin defectos.
Aquí es donde entra en juego la visión por ordenador. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, que admiten diversas tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, pueden entrenarse para reconocer componentes de baterías, detectar defectos superficiales y controlar la precisión del montaje en tiempo real.
Mediante el análisis de imágenes de cámaras de alta resolución, estos modelos ayudan a comprobar que cada pieza está colocada correctamente y no presenta defectos. Esto permite una producción de baterías más rápida y uniforme, con menos errores.
A continuación se describen algunas de las principales tareas de visión por ordenador que pueden facilitar y agilizar el proceso de fabricación de baterías:
Ahora que conocemos mejor las principales tareas de visión por ordenador que se utilizan en la fabricación de baterías, vamos a ver cómo se pueden aplicar estas tareas en las distintas fases de producción para mejorar la calidad, la seguridad y la eficacia.
El revestimiento de los electrodos es una parte crucial del proceso de producción de baterías. En este paso, se aplica una fina capa de material activo a una lámina metálica para formar los electrodos de la pila.
Durante el recubrimiento pueden producirse pequeños defectos, como burbujas, agujeros de alfiler o bordes irregulares. Aunque parezcan insignificantes, estos defectos pueden provocar sobrecalentamiento, bajo rendimiento o reducción de la vida útil de la batería. Además, son difíciles de detectar a simple vista, sobre todo en entornos de fabricación de gran volumen.
Los modelos de visión artificial pueden ayudar al control de calidad analizando imágenes de alta resolución para detectar y marcar defectos superficiales en tiempo real. Técnicas como la segmentación de instancias permiten al sistema identificar distintas regiones del electrodo y resaltar las irregularidades, lo que hace que el proceso de inspección sea más preciso y coherente que las comprobaciones manuales.
Un ejemplo interesante es un sistema desarrollado por investigadores que combina la tomografía computarizada (TC) de rayos X con la visión por ordenador para inspeccionar electrodos de baterías de iones de litio. Utiliza escaneados 3D para detectar defectos internos como grietas y desperfectos.
Una vez revestidos los electrodos, hay que ensamblarlos en la estructura interna de la batería mediante bobinado o apilado. El bobinado enrolla las láminas de electrodos y separadores en forma de espiral, mientras que el apilamiento coloca las capas planas unas sobre otras.
Ambas técnicas requieren una alineación precisa, a menudo de unas pocas micras. Una ligera desviación puede afectar al flujo eléctrico de la pila y reducir su rendimiento o su vida útil.
Para alcanzar este nivel de precisión, los fabricantes utilizan la visión por ordenador para guiar los brazos robóticos durante el montaje. Las cámaras de alta resolución y los sensores 3D ayudan a colocar correctamente cada capa y a detectar problemas como polvo, dobleces o alabeos.
Estos sistemas permiten mantener la coherencia del espaciado, la tensión y la alineación, lo que mejora tanto la calidad como la velocidad de producción. En algunos casos, los robots también utilizan sensores de fuerza junto con datos visuales para manipular con delicadeza materiales delicados.
Durante el montaje y embalaje de las celdas de las baterías, componentes como lengüetas y carcasas se unen mediante soldadura o sellado. Estas uniones son vitales para mantener el flujo eléctrico y la seguridad estructural.
La más mínima grieta o punto débil puede provocar cortocircuitos, sobrecalentamiento o, en casos extremos, fuga térmica (una peligrosa reacción en cadena en la que la batería se sobrecalienta sin control y puede incendiarse o explotar).
Los fabricantes están adoptando soluciones de visión por ordenador combinadas con imágenes térmicas para mejorar este paso. Estos sistemas pueden escanear cada soldadura en tiempo real y detectar defectos como grietas, huecos o puntos débiles.
Aunque la inspección visual puede detectar problemas superficiales, algunos defectos están ocultos bajo la superficie o causan una distribución desigual del calor, que las cámaras estándar o el ojo humano no pueden detectar. La termografía puede revelar estos problemas ocultos mostrando cómo se propaga el calor a través de la soldadura, lo que facilita la identificación de juntas débiles o conexiones incompletas que podrían provocar fallos más adelante.
La fabricación de baterías implica un proceso preciso de corte, apilado, soldadura y sellado. Cada paso está cuidadosamente cronometrado y automatizado. Pero incluso en entornos controlados, pueden colarse pequeños objetos extraños. Un tornillo suelto o una esquirla de metal en el interior de una batería pueden provocar cortocircuitos, daños internos o incendios.
Para solucionarlo, los fabricantes recurren a sistemas de visión por ordenador creados específicamente para la detección de objetos extraños. Estos sistemas utilizan cámaras de alta resolución y visión 3D para escanear bandejas y módulos antes del sellado final. Están capacitados para detectar objetos no deseados y responder inmediatamente, deteniendo la línea, alertando a un técnico o rechazando el envase afectado, sin interrumpir el flujo de producción.
Por ejemplo, en el montaje de baterías de vehículos eléctricos, la visión por ordenador se utiliza para inspeccionar las bandejas en busca de objetos extraños justo antes del sellado final. Estos sistemas pueden detectar herramientas mal colocadas, tornillos sueltos o restos que las inspecciones manuales podrían pasar por alto. Al identificar estos problemas en una fase temprana, ayudan a prevenir fallos eléctricos, evitar retrasos en la producción y reducir los riesgos de seguridad.
Una vez que la batería está totalmente montada, el último paso es inspeccionar el embalaje y las etiquetas. Un precinto dañado, una carcasa abollada o una etiqueta mal impresa pueden causar problemas en el futuro. Si no se comprueban, pueden afectar a la seguridad del producto, retrasar los envíos o provocar incumplimientos de la normativa.
La inspección manual en esta fase puede ser lenta y poco fiable, especialmente con grandes volúmenes, mientras que los sistemas de visión por ordenador pueden realizar las mismas comprobaciones con rapidez, coherencia y mayor precisión.
Por ejemplo, supongamos que la etiqueta de una batería contiene una errata. La detección de objetos puede identificar primero la parte de la etiqueta que contiene texto y, a continuación, utilizar la tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para leer y verificar el contenido. Si hay una errata o un error de formato, el sistema puede marcar el paquete para corregirlo antes de que siga avanzando por la línea.
He aquí un rápido vistazo a las formas en que la visión por ordenador mejora la fabricación de baterías:
Aunque la visión por ordenador aporta varias ventajas, hay que tener en cuenta algunas limitaciones a la hora de adoptar estos sistemas. He aquí algunos factores a tener en cuenta:
La visión por ordenador está cambiando constantemente la fabricación de baterías. Puede utilizarse para detectar pequeños defectos, guiar brazos robóticos con precisión, inspeccionar soldaduras y juntas y verificar el embalaje final.
Vision AI puede supervisar de cerca cada paso para asegurarse de que cada batería cumple las normas de seguridad y calidad más exigentes. Estos sistemas son más rápidos y coherentes que las comprobaciones manuales, lo que ayuda a los fabricantes a reducir los residuos y evitar costosos errores. A medida que la tecnología siga evolucionando, es probable que aumente el papel de la visión por ordenador en la producción de baterías.
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