O fabrico de baterias está a ser reinventado pela visão computacional

Abirami Vina

5 min. de leitura

26 de junho de 2025

Explore como a visão computacional na fabricação de baterias permite a deteção de defeitos em tempo real, a montagem robótica, a verificação de rótulos e uma produção mais segura e de alta qualidade.

As pilhas são uma parte importante da nossa vida quotidiana. Mantêm os telemóveis carregados, os computadores portáteis a funcionar e os veículos eléctricos em movimento. Dependemos delas mais do que imaginamos, mas raramente paramos para pensar como são feitas. Na realidade, o processo de fabrico das pilhas é muito mais complexo do que a maioria das pessoas possa pensar.

Os processos de fabrico de baterias dependem de vários passos cuidadosamente coordenados, desde a preparação do material até à inspeção final. Mesmo um pequeno erro, como uma camada desalinhada ou um componente solto, pode afetar o desempenho ou levar a problemas de segurança. 

Durante anos, os fabricantes confiaram em inspecções manuais e sensores básicos para identificar problemas. No entanto, à medida que a produção se expandiu e as expectativas de qualidade aumentaram, estes métodos tradicionais estão a ter dificuldades em acompanhar o ritmo.

É por isso que muitos fabricantes estão agora a voltar-se para a visão por computador, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar e compreender a informação visual. Especificamente, no fabrico de baterias, está a ser utilizada para detetar defeitos, medir componentes com precisão e monitorizar cada passo do processo em tempo real. 

Figura 1. Como a visão computacional melhora o fabrico de baterias. Imagem do autor.

Neste artigo, vamos explorar a forma como as baterias são feitas e como a visão computacional está a transformar o processo de fabrico de baterias para melhorar a qualidade, aumentar a eficiência e apoiar o futuro da tecnologia energética. Vamos começar!

Como são feitas as pilhas e como é que a visão por computador pode ajudar?

A produção de baterias é um processo cuidadoso, passo a passo, que precisa de ser extremamente preciso. Começa com o revestimento de materiais especiais em finas folhas de metal, que são depois cortadas e empilhadas juntamente com outras camadas para formar o núcleo da bateria. 

Depois disso, é adicionado um eletrólito líquido, a bateria é selada e é carregada e testada para garantir que funciona corretamente. Finalmente, é rotulada e embalada, pronta para alimentar tudo, desde telefones a carros eléctricos.

Figura 2. Como são feitas as pilhas? Imagem do autor.

Uma vez que as baterias são tão sensíveis, pequenas falhas podem causar grandes problemas. Um defeito tão pequeno como um arranhão ou um ligeiro desalinhamento pode reduzir a vida útil da bateria, comprometer a segurança ou levar à falha da bateria. Com mais dispositivos e veículos a funcionar com baterias, os fabricantes estão a procurar formas inovadoras e mais rápidas de garantir que cada unidade é construída sem falhas.

É aqui que a visão por computador entra em ação. Os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11, que suportam várias tarefas como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, podem ser treinados para reconhecer componentes de baterias, detetar defeitos de superfície e monitorizar a precisão da montagem em tempo real. 

Ao analisar imagens de câmaras de alta resolução, estes modelos ajudam a verificar se cada peça está corretamente colocada e sem defeitos. Isto permite uma produção de baterias mais rápida e consistente, com menos erros.

Tarefas de visão por computador utilizadas no processo de produção de baterias

Eis um olhar mais atento a algumas das principais tarefas de visão computacional que podem apoiar e otimizar o processo de fabrico de baterias: 

  • Deteção de objectos: Modelos como o YOLO11, que suportam a deteção de objectos, podem ser treinados para localizar e identificar componentes específicos, tais como células de bateria, conectores e separadores, na linha de produção.
  • Segmentação de instâncias: Os sistemas de visão com capacidades de segmentação podem delinear a forma e os limites exactos de um objeto. Isto ajuda a identificar materiais sobrepostos, defeitos de revestimento ou falhas de superfície que podem passar despercebidas por métodos mais simples.
  • Classificação de imagens: Esta tarefa pode ser utilizada para verificar uma imagem inteira quanto a problemas visíveis, como amolgadelas, riscos ou revestimentos irregulares. Se uma peça não cumprir os padrões de qualidade, pode ser removida antes de chegar à montagem final.
  • Seguimento de objectos: Ao manter o controlo de cada componente da bateria à medida que se desloca pela linha de produção, o seguimento de objectos pode detetar peças em falta ou desalinhadas e garantir que o processo de montagem se mantém preciso e eficiente.

Aplicações da IA de visão no fabrico de baterias

Agora que temos uma melhor compreensão das principais tarefas de visão computacional utilizadas no fabrico de baterias, vamos ver como essas tarefas podem ser aplicadas em diferentes fases de produção para melhorar a qualidade, a segurança e a eficiência.

Inspeção da superfície do elétrodo no fabrico de baterias

O revestimento dos eléctrodos é uma parte crucial do processo de produção de baterias. Nesta etapa, uma fina camada de material ativo é aplicada a uma folha de metal para formar os eléctrodos da bateria.

Durante o revestimento, podem ocorrer pequenos defeitos, como bolhas, orifícios ou arestas irregulares. Embora possam parecer insignificantes, estas falhas podem levar a sobreaquecimento, mau desempenho ou redução da vida útil da bateria. São também difíceis de detetar a olho nu, especialmente em ambientes de fabrico de grandes volumes.

Os modelos de visão por computador podem apoiar o controlo de qualidade através da análise de imagens de alta resolução para detetar e assinalar defeitos de superfície em tempo real. Técnicas como a segmentação de instâncias permitem ao sistema identificar diferentes regiões do elétrodo e realçar irregularidades, tornando o processo de inspeção mais preciso e consistente do que as verificações manuais.

Um exemplo interessante é um sistema desenvolvido por investigadores que combina a tomografia computorizada (TC) de raios X com a visão por computador para inspecionar os eléctrodos das baterias de iões de lítio. Utiliza digitalizações em 3D para detetar defeitos internos, como fissuras e falhas.

Fig. 3. Exemplos de partículas de eléctrodos de baterias com fissuras e falhas.(Fonte)

Empilhamento robótico guiado por visão no processo de produção de baterias

Depois de os eléctrodos serem revestidos com êxito, têm de ser montados na estrutura interna da bateria utilizando o enrolamento ou o empilhamento. O enrolamento enrola as folhas do elétrodo e do separador em forma de espiral, enquanto o empilhamento coloca as camadas planas umas sobre as outras.

Ambas as técnicas requerem um alinhamento preciso, muitas vezes com apenas alguns microns. Um ligeiro desvio pode afetar a forma como a eletricidade flui através da bateria, conduzindo a um desempenho inferior ou a uma vida útil mais curta.

Para atingir este nível de precisão, os fabricantes estão a utilizar a visão por computador para orientar os braços robóticos durante a montagem. As câmaras de alta resolução e os sensores 3D ajudam a posicionar corretamente cada camada e a detetar problemas como poeiras, dobras ou deformações. 

Estes sistemas permitem manter o espaçamento, a tensão e o alinhamento consistentes, o que melhora a qualidade e a velocidade de produção. Nalguns casos, os robôs também utilizam sensores de força juntamente com dados visuais para manusear cuidadosamente materiais sensíveis.

Inspeção de soldaduras e vedantes no fabrico de baterias

Durante a montagem e o acondicionamento das células da bateria, os componentes, como as patilhas e os invólucros, são unidos por soldadura ou selagem. Estas juntas são vitais para manter o fluxo elétrico e a segurança estrutural. 

A mais pequena fenda ou ponto fraco pode causar curto-circuitos, sobreaquecimento ou, em casos extremos, fuga térmica (uma perigosa reação em cadeia em que a bateria sobreaquece incontrolavelmente e pode incendiar-se ou explodir).

Os fabricantes estão a adotar soluções de visão por computador em conjunto com imagens térmicas para melhorar este passo. Estes sistemas podem analisar cada soldadura em tempo real, verificando a existência de defeitos como fissuras, lacunas ou pontos fracos. 

Embora a inspeção visual possa detetar problemas ao nível da superfície, alguns defeitos estão escondidos sob a superfície ou causam uma distribuição desigual do calor, que as câmaras normais ou o olho humano não conseguem detetar. A imagem térmica pode revelar estes problemas ocultos, mostrando como o calor se espalha através da soldadura, facilitando a identificação de juntas fracas ou ligações incompletas que podem levar a falhas mais tarde.

Deteção de objectos no processo de fabrico de baterias para veículos eléctricos

O fabrico de baterias envolve um processo preciso de corte, empilhamento, soldadura e selagem. Cada passo é cuidadosamente programado e automatizado. Mas mesmo em ambientes controlados, pequenos objectos estranhos podem passar. Um parafuso solto ou um fragmento de metal deixado dentro de uma bateria pode causar curto-circuitos, danos internos ou incêndios.

Para resolver este problema, os fabricantes estão a confiar em sistemas de visão por computador construídos especificamente para a deteção de objectos estranhos. Estes sistemas utilizam câmaras de alta resolução e visão 3D para digitalizar tabuleiros e módulos antes da selagem final. São treinados para detetar objectos indesejados e responder imediatamente, parando a linha, alertando um técnico ou rejeitando a embalagem afetada, sem interromper o fluxo de produção.

Por exemplo, na montagem de baterias de EV (veículos eléctricos), a visão por computador é utilizada para inspecionar os tabuleiros em busca de objectos estranhos imediatamente antes da selagem final. Estes sistemas podem detetar ferramentas mal colocadas, parafusos soltos ou detritos que as inspecções manuais podem não detetar. Ao identificar esses problemas antecipadamente, eles ajudam a evitar falhas elétricas, evitam atrasos na produção e reduzem os riscos de segurança.

Fig. 4. Inspeção de baterias de alta tensão durante a montagem de veículos eléctricos(Fonte).

Verificação da embalagem e do rótulo das baterias 

Depois de um conjunto de baterias estar completamente montado, o último passo é inspecionar a embalagem e as etiquetas. Um selo danificado, um invólucro amolgado ou uma etiqueta mal impressa podem causar problemas ao longo da linha. Estes problemas podem afetar a segurança do produto, atrasar as expedições ou conduzir a falhas regulamentares se não forem controlados.

A inspeção manual nesta fase pode ser lenta e pouco fiável, especialmente com grandes volumes, enquanto os sistemas de visão por computador podem efetuar as mesmas verificações de forma rápida, consistente e com maior precisão.

Por exemplo, digamos que uma bateria tem um erro de digitação no rótulo. A deteção de objectos pode identificar primeiro a parte da etiqueta que contém texto e, em seguida, a tecnologia OCR (reconhecimento ótico de caracteres) pode ser utilizada para ler e verificar o conteúdo. Se houver uma gralha ou um erro de formatação, o sistema pode assinalar a embalagem para correção antes de avançar na linha.

Prós e contras da visão computacional no fabrico de baterias

Eis um breve vislumbre das formas como a visão por computador melhora o fabrico de baterias:

  • Aumento da velocidade de produção: As inspecções automatizadas são significativamente mais rápidas do que as verificações manuais, ajudando a acompanhar as exigências de produção de grande volume.
  • Controlo de qualidade consistente: Os modelos de inspeção normalizados podem ser aplicados em diferentes linhas de produção e instalações, garantindo que cada bateria cumpre os mesmos padrões de qualidade, independentemente do local onde é fabricada.
  • Apoia a melhoria do processo: Cada inspeção gera dados visuais e conhecimentos com impacto. As equipas podem analisar estes dados para identificar padrões, descobrir defeitos recorrentes e tomar decisões informadas para melhorar o processo de produção.

Embora a visão computacional traga várias vantagens, existem algumas limitações a considerar ao adotar estes sistemas. Aqui estão alguns factores a ter em conta:

  • Riscos para a segurança dos dados: Uma vez que estes sistemas captam imagens detalhadas de linhas de produção e componentes, é essencial proteger estes dados para evitar fugas de desenhos ou processos proprietários.
  • Requer calibração frequente: Alterações na iluminação, vibrações ou ligeiras mudanças na posição da câmara podem afetar a precisão. São necessárias verificações e recalibrações regulares do sistema para manter a fiabilidade.
  • Dificuldade com materiais reflectores: As superfícies brilhantes, como as folhas metálicas utilizadas nas pilhas, podem refletir a luz de forma imprevisível. Isto pode dificultar a obtenção de resultados exactos.

Principais conclusões

A visão por computador está a mudar constantemente o fabrico de baterias. Pode ser utilizada para detetar pequenos defeitos, guiar braços robóticos com precisão, inspecionar soldaduras e selos e verificar a embalagem final.

Cada passo pode ser monitorizado de perto pela Vision AI para garantir que cada bateria cumpre os elevados padrões de segurança e qualidade. Estes sistemas são mais rápidos e mais consistentes do que as verificações manuais, ajudando os fabricantes a reduzir o desperdício e a evitar erros dispendiosos. À medida que a tecnologia continua a evoluir, é provável que o papel da visão computacional na produção de baterias cresça. 

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