컴퓨터 비전 기술이 배터리 제조 방식을 혁신하고 있습니다.

배터리는 우리 일상에서 중요한 부분을 차지합니다. 휴대폰 충전, 노트북 작동, 전기 자동차 운행을 가능하게 하죠. 우리는 생각보다 배터리에 많이 의존하지만, 정작 배터리가 어떻게 만들어지는지 깊이 생각하는 경우는 드뭅니다. 사실 배터리 제조 과정은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다.

배터리 제조 공정은 재료 준비부터 최종 검사까지 여러 단계를 거치며, 각 단계가 세심하게 조율되어야 합니다. 층이 어긋나거나 부품이 느슨해지는 작은 실수 하나도 성능에 영향을 미치거나 안전 문제를 일으킬 수 있습니다. 

수년 동안 제조업체는 수동 검사와 기본 센서에 의존하여 문제를 식별해 왔습니다. 그러나 생산이 확대되고 품질 기대치가 높아짐에 따라 이러한 전통적인 방법으로는 따라가기가 어려워지고 있습니다.

그렇기 때문에 많은 제조업체에서 이제 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전으로 전환하고 있습니다. 특히 배터리 제조에서는 결함 감지, 구성 요소 정밀 측정, 각 공정 단계를 실시간으로 모니터링하는 데 사용되고 있습니다. 

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이번 글에서는 배터리 제조 방식과 컴퓨터 비전이 배터리 제조 공정을 어떻게 혁신하여 품질을 개선하고 효율성을 높이며 에너지 기술의 미래를 지원하는지 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

배터리는 어떻게 만들어지며 컴퓨터 비전은 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

배터리 생산은 매우 정밀해야 하는 신중한 단계별 프로세스입니다. 특수 물질을 얇은 금속 시트에 코팅하는 것으로 시작하여, 이 시트를 절단하고 다른 층과 함께 쌓아 배터리 코어를 형성합니다. 

그 후 액체 전해액을 추가하고 배터리를 밀봉한 다음 충전 및 테스트를 거쳐 제대로 작동하는지 확인합니다. 마지막으로 라벨을 붙이고 포장하여 휴대폰에서 전기 자동차에 이르기까지 모든 것에 전원을 공급할 준비를 합니다.

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배터리는 매우 민감하기 때문에 작은 결함이 큰 문제를 일으킬 수 있습니다. 머리카락 굵기의 스크래치나 약간의 정렬 불량과 같은 결함은 배터리 수명을 단축시키고 안전을 저해하거나 배터리 고장으로 이어질 수 있습니다. 더 많은 장치와 차량이 배터리로 작동되면서 제조업체는 각 장치가 결함 없이 제작되도록 보장하는 혁신적이고 더 빠른 방법을 찾고 있습니다.

바로 이 지점에서 컴퓨터 비전이 중요한 역할을 합니다. 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 다양한 작업을 지원하는 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 배터리 구성 요소를 인식하고, 표면 결함을 감지하고, 실시간으로 조립 정확도를 모니터링하도록 훈련할 수 있습니다. 

고해상도 카메라에서 얻은 이미지를 분석하여 이러한 모델은 모든 부품이 올바르게 배치되었는지, 결함이 없는지 이중으로 확인하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 오류를 줄이면서 더 빠르고 일관된 배터리 생산이 가능합니다.

배터리 생산 공정에 사용되는 컴퓨터 비전 작업

다음은 배터리 제조 공정을 지원하고 간소화할 수 있는 주요 컴퓨터 비전 작업에 대한 자세한 내용입니다. 

• 객체 감지: 객체 감지를 지원하는 YOLO11과 같은 모델은 생산 라인에서 배터리 셀, 커넥터, 탭과 같은 특정 구성 요소를 찾고 식별하도록 학습될 수 있습니다.
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• 인스턴스 분할: 분할 기능을 갖춘 비전 지원 시스템은 객체의 정확한 모양과 경계를 윤곽선으로 표시할 수 있습니다. 이는 더 간단한 방법으로는 놓칠 수 있는 겹치는 재료, 코팅 결함 또는 표면 결함을 식별하는 데 도움이 됩니다.
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• Image classification(이미지 분류): 이 작업은 전체 이미지에서 찌그러짐, 긁힘 또는 고르지 않은 코팅과 같은 눈에 보이는 문제를 확인할 수 있습니다. 부품이 품질 기준을 충족하지 못하면 최종 조립에 도달하기 전에 제거할 수 있습니다.
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• 객체 추적: 객체 추적은 각 배터리 구성 요소가 생산 라인을 따라 이동하는 것을 추적하여 누락되거나 잘못 정렬된 부품을 감지하고 조립 공정이 정확하고 효율적으로 유지되도록 할 수 있습니다.

배터리 제조 분야에서 Vision AI의 응용

이제 배터리 제조에 사용되는 핵심 컴퓨터 비전 작업에 대한 이해도가 높아졌으므로 품질, 안전 및 효율성을 향상시키기 위해 이러한 작업을 생산의 여러 단계에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

배터리 제조 시 전극 표면 검사

전극 코팅은 배터리 생산 공정에서 중요한 부분입니다. 이 단계에서는 활성 물질의 얇은 층이 금속 호일에 도포되어 배터리의 전극을 형성합니다.

코팅 중에 기포, 핀홀 또는 고르지 않은 가장자리와 같은 작은 결함이 발생할 수 있습니다. 이러한 결함은 사소해 보일 수 있지만 과열, 성능 저하 또는 배터리 수명 단축으로 이어질 수 있습니다. 또한 특히 대량 생산 환경에서는 육안으로 감지하기 어렵습니다.

컴퓨터 비전 모델은 고해상도 이미지를 분석하여 표면 결함을 실시간으로 감지하고 표시함으로써 품질 관리를 지원할 수 있습니다. 인스턴스 분할과 같은 기술을 통해 시스템은 전극의 여러 영역을 식별하고 불규칙성을 강조 표시하여 검사 프로세스를 수동 검사보다 더 정확하고 일관성 있게 만들 수 있습니다.

이에 대한 흥미로운 예는 X선 컴퓨터 단층 촬영(CT)과 컴퓨터 비전을 결합하여 리튬 이온 배터리 전극을 검사하는 연구자들이 개발한 시스템입니다. 3D 스캔을 사용하여 균열 및 결함과 같은 내부 결함을 감지합니다.

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배터리 생산 공정에서 Vision 기반 로봇 스태킹

전극 코팅이 성공적으로 완료되면 와인딩 또는 스태킹을 사용하여 배터리 내부 구조에 조립해야 합니다. 와인딩은 전극 및 분리막 시트를 나선형으로 감고, 스태킹은 레이어를 평평하게 서로 겹쳐 놓습니다.

두 기술 모두 정밀한 정렬이 필요하며, 종종 몇 미크론까지 정렬해야 합니다. 약간의 이동은 배터리를 통해 흐르는 전기에 영향을 미쳐 성능 저하나 수명 단축으로 이어질 수 있습니다.

이러한 수준의 정확도를 달성하기 위해 제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 조립 중에 로봇 팔을 안내합니다. 고해상도 카메라와 3D 센서는 각 레이어를 올바르게 배치하고 먼지, 구부러짐 또는 뒤틀림과 같은 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다. 

이러한 시스템은 간격, 장력 및 정렬을 일관되게 유지하여 품질과 생산 속도를 모두 향상시킵니다. 경우에 따라 로봇은 시각적 데이터와 함께 힘 센서를 사용하여 민감한 재료를 부드럽게 처리합니다.

배터리 제조 시 용접 및 밀봉 검사

배터리 셀 조립 및 포장 과정에서 탭 및 케이스와 같은 구성 요소는 용접 또는 밀봉을 통해 결합됩니다. 이러한 접합부는 전기 흐름과 구조적 안전을 유지하는 데 매우 중요합니다. 

가장 작은 균열이나 약점은 단락, 과열 또는 극단적인 경우 열 폭주(배터리가 통제할 수 없을 정도로 과열되어 화재가 발생하거나 폭발할 수 있는 위험한 연쇄 반응)를 유발할 수 있습니다.

제조업체는 이 단계를 개선하기 위해 열화상 이미징과 결합된 컴퓨터 비전 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 시스템은 각 용접 부위를 실시간으로 스캔하여 균열, 간격 또는 약점과 같은 결함을 확인할 수 있습니다. 

육안 검사로 표면적인 문제를 발견할 수 있지만, 일부 결함은 표면 아래에 숨겨져 있거나 불균일한 열 분포를 유발하여 표준 카메라나 육안으로 감지할 수 없습니다. 열화상 이미징은 용접을 통해 열이 어떻게 확산되는지 보여줌으로써 이러한 숨겨진 문제를 드러내어 나중에 고장으로 이어질 수 있는 약한 접합부 또는 불완전한 연결을 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

EV 배터리 제조 공정에서의 객체 감지

배터리 제조는 정밀한 절단, 적층, 용접, 밀봉 과정을 포함합니다. 모든 단계는 정확한 시간에 맞춰 자동화됩니다. 하지만 통제된 환경에서도 작은 이물질이 들어갈 수 있습니다. 배터리 팩 내부에 남아 있는 느슨한 나사나 금속 조각은 단락, 내부 손상 또는 화재를 유발할 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 제조업체는 이물질 감지를 위해 특별히 구축된 컴퓨터 비전 시스템에 의존하고 있습니다. 이러한 시스템은 고해상도 카메라와 3D 비전을 사용하여 최종 밀봉 전에 트레이와 모듈을 스캔합니다. 원치 않는 물체를 감지하고 생산 흐름을 중단하지 않고 라인을 중단하거나, 기술자에게 경고하거나, 영향을 받는 팩을 거부하여 즉시 대응하도록 훈련되었습니다.

예를 들어, EV(전기 자동차) 배터리 조립 시 최종 밀봉 직전에 컴퓨터 비전을 사용하여 트레이에 이물질이 있는지 검사합니다. 이러한 시스템은 수동 검사에서 놓칠 수 있는 잘못 놓인 도구, 풀린 나사 또는 파편을 감지할 수 있습니다. 이러한 문제를 조기에 식별함으로써 전기적 고장을 방지하고 생산 지연을 방지하며 안전 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

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배터리 팩의 포장 및 라벨 검증 

배터리 팩이 완전히 조립되면 마지막 단계는 포장 및 라벨을 검사하는 것입니다. 손상된 밀봉, 찌그러진 케이스 또는 잘못 인쇄된 라벨은 나중에 문제를 일으킬 수 있습니다. 이러한 문제는 제품 안전에 영향을 미치거나 배송을 지연시키거나 확인하지 않고 방치할 경우 규정 위반으로 이어질 수 있습니다.

이 단계에서 수동 검사는 특히 대량의 경우 느리고 신뢰할 수 없지만 컴퓨터 비전 시스템은 동일한 검사를 빠르고 일관성 있게 더 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 배터리 팩의 레이블에 오타가 있다고 가정해 보겠습니다. 객체 감지는 먼저 텍스트가 포함된 레이블 부분을 식별한 다음 OCR(광학 문자 인식) 기술을 사용하여 내용을 읽고 확인할 수 있습니다. 오타 또는 서식 오류가 있는 경우 시스템은 팩이 라인을 따라 더 이동하기 전에 수정하도록 플래그를 지정할 수 있습니다.

배터리 제조에서 컴퓨터 비전의 장단점

다음은 컴퓨터 비전이 배터리 제조를 개선하는 방식에 대한 간략한 소개입니다.

• 생산 속도 증가(Increased production speed): 자동 검사는 수동 검사보다 훨씬 빠르므로 대량 생산 요구를 충족하는 데 도움이 됩니다.
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• 일관된 품질 관리: 표준화된 검사 모델을 다양한 생산 라인 및 시설에 적용하여 배터리가 어디에서 만들어지든 동일한 품질 표준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.
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• 프로세스 개선 지원: 각 검사는 영향력 있는 시각적 데이터와 인사이트를 생성합니다. 팀은 이 데이터를 검토하여 패턴을 식별하고, 반복적인 결함을 발견하고, 정보에 입각한 의사 결정을 통해 생산 프로세스를 개선할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 다양한 이점을 제공하지만, 이러한 시스템을 도입할 때 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 다음은 명심해야 할 몇 가지 요소입니다.

• 데이터 보안 위험: 이러한 시스템은 생산 라인 및 구성 요소에 대한 자세한 시각적 정보를 캡처하므로 독점적인 설계 또는 프로세스 유출을 방지하기 위해 이 데이터를 보호하는 것이 필수적입니다.
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• 잦은 보정 필요: 조명 변화, 진동 또는 카메라 위치의 약간의 이동은 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 신뢰성을 유지하려면 정기적인 시스템 점검 및 재보정이 필요합니다.
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• 반사 재료 관련 어려움: 배터리에 사용되는 금속 포일과 같은 반짝이는 표면은 빛을 예측할 수 없이 반사할 수 있습니다. 이로 인해 정확한 결과를 얻기가 더 어려워질 수 있습니다.

주요 내용

컴퓨터 비전은 배터리 제조를 꾸준히 변화시키고 있습니다. 작은 결함을 감지하고, 로봇 팔을 정밀하게 안내하고, 용접 및 밀봉을 검사하고, 최종 포장을 확인할 수 있습니다.

각 단계는 모든 배터리가 높은 안전 및 품질 표준을 충족하는지 확인하기 위해 Vision AI에 의해 면밀히 모니터링될 수 있습니다. 이러한 시스템은 수동 검사보다 빠르고 일관성이 있어 제조업체가 낭비를 줄이고 비용이 많이 드는 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다. 기술이 계속 발전함에 따라 배터리 생산에서 컴퓨터 비전의 역할이 커질 가능성이 높습니다. 

커뮤니티에 참여하고 GitHub 저장소를 탐색하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 자체 Vision AI 프로젝트를 시작하려는 경우 라이선스 옵션을 확인하여 시작하세요. 또한 솔루션 페이지를 방문하여 헬스케어 분야의 AI와 리테일 분야의 Vision AI가 어떻게 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.