26 июня 2025 г.
Узнайте, как компьютерное зрение в производстве аккумуляторов позволяет в реальном времени обнаруживать дефекты, осуществлять роботизированную сборку, проверять этикетки и обеспечивать более безопасное и высококачественное производство.
Батареи - важная часть нашей повседневной жизни. От них заряжаются телефоны, работают ноутбуки и передвигаются электромобили. Мы полагаемся на них больше, чем думаем, но редко задумываемся о том, как их производят. На самом деле процесс производства батарей гораздо сложнее, чем многие думают.
Процессы производства аккумуляторов зависят от множества тщательно скоординированных этапов - от подготовки материала до финальной проверки. Даже небольшая ошибка, например, неправильно выровненный слой или незакрепленный компонент, может повлиять на производительность или привести к проблемам безопасности.
В течение многих лет производители полагались на ручные проверки и базовые датчики для выявления проблем. Однако по мере расширения производства и повышения требований к качеству эти традиционные методы с трудом справляются с поставленной задачей.
Именно поэтому многие производители обращаются к компьютерному зрению- направлению искусственного интеллекта, позволяющему машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию. В частности, в производстве аккумуляторов оно используется для обнаружения дефектов, точного измерения компонентов и контроля каждого этапа процесса в режиме реального времени.
В этой статье мы рассмотрим, как производятся батареи и как компьютерное зрение преобразует процесс производства батарей, улучшая качество, повышая эффективность и поддерживая будущее энергетических технологий. Давайте начнем!
Производство аккумуляторов - это тщательный поэтапный процесс, требующий высокой точности. Он начинается с нанесения специальных материалов на тонкие металлические листы, которые затем разрезаются и укладываются вместе с другими слоями, образуя сердцевину батареи.
После этого добавляется жидкий электролит, батарея герметизируется, проходит зарядку и тестирование, чтобы убедиться, что она работает правильно. Наконец, она маркируется и упаковывается, готовая питать все - от телефонов до электромобилей.
Поскольку батареи настолько чувствительны, крошечные дефекты могут привести к большим проблемам. Такой незначительный дефект, как царапина или небольшое смещение, может сократить срок службы батареи, поставить под угрозу безопасность или привести к ее выходу из строя. Поскольку все больше устройств и транспортных средств работают на аккумуляторах, производители ищут инновационные и более быстрые способы гарантировать, что каждое устройство будет изготовлено без дефектов.
Именно здесь на помощь приходит компьютерное зрение. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживающие различные задачи, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут быть обучены распознавать компоненты батареи, обнаруживать дефекты поверхности и контролировать точность сборки в режиме реального времени.
Анализируя изображения с камер высокого разрешения, эти модели помогают дважды проверить правильность размещения каждой детали и отсутствие дефектов. Это обеспечивает более быстрое и стабильное производство батарей с меньшим количеством ошибок.
Вот более подробный обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, которые могут поддержать и упростить процесс производства батарей:
Теперь, когда мы лучше понимаем основные задачи компьютерного зрения, используемые в производстве аккумуляторов, давайте рассмотрим, как эти задачи могут применяться на различных этапах производства для повышения качества, безопасности и эффективности.
Покрытие электродов - важнейшая часть процесса производства аккумуляторов. На этом этапе на металлическую фольгу наносится тонкий слой активного материала, образующий электроды батареи.
При нанесении покрытия могут возникнуть небольшие дефекты, такие как пузырьки, проколы или неровные края. Хотя они могут показаться незначительными, эти дефекты могут привести к перегреву, низкой производительности или сокращению срока службы батареи. Кроме того, их трудно обнаружить невооруженным глазом, особенно в условиях крупносерийного производства.
Модели компьютерного зрения могут поддерживать контроль качества, анализируя изображения высокого разрешения, чтобы обнаружить и отметить дефекты поверхности в режиме реального времени. Такие методы, как сегментация экземпляров, позволяют системе идентифицировать различные области электрода и выделять неровности, что делает процесс проверки более точным и последовательным, чем ручная проверка.
Интересный пример - разработанная исследователями система, сочетающая рентгеновскую компьютерную томографию (КТ) и компьютерное зрение для проверки электродов литий-ионных аккумуляторов. Она использует 3D-сканирование для обнаружения внутренних дефектов, таких как трещины и изъяны.
После того как электроды успешно покрыты, их необходимо собрать во внутреннюю структуру батареи с помощью намотки или укладки. При намотке листы электрода и сепаратора сворачиваются в спираль, а при укладке слои укладываются друг на друга.
Оба метода требуют точного выравнивания, часто с точностью до нескольких микрон. Небольшое смещение может повлиять на то, как электричество проходит через батарею, что приведет к снижению производительности или сокращению срока службы.
Чтобы достичь такого уровня точности, производители используют компьютерное зрение для управления роботизированными манипуляторами во время сборки. Камеры высокого разрешения и 3D-датчики помогают правильно расположить каждый слой и выявить такие проблемы, как пыль, изгиб или деформация.
Эти системы позволяют поддерживать постоянное расстояние, натяжение и выравнивание, что повышает качество и скорость производства. В некоторых случаях роботы также используют датчики силы наряду с визуальными данными для бережного обращения с чувствительными материалами.
При сборке и упаковке аккумуляторных элементов такие компоненты, как вкладки и корпуса, соединяются с помощью сварки или герметизации. Эти соединения жизненно важны для поддержания электрического потока и безопасности конструкции.
Малейшая трещина или слабое место могут вызвать короткое замыкание, перегрев или, в крайнем случае, тепловой разгон (опасная цепная реакция, при которой батарея неконтролируемо перегревается и может загореться или взорваться).
Для улучшения этого этапа производители используют решения на основе компьютерного зрения в сочетании с тепловидением. Эти системы могут сканировать каждый сварной шов в режиме реального времени, проверяя наличие дефектов, таких как трещины, зазоры или слабые места.
В то время как визуальный осмотр может выявить проблемы на поверхности, некоторые дефекты скрыты под поверхностью или вызывают неравномерное распределение тепла, которое стандартные камеры или человеческий глаз не могут обнаружить. Тепловидение позволяет выявить эти скрытые проблемы, показывая, как тепло распространяется по сварному шву, что облегчает выявление слабых швов или неполных соединений, которые впоследствии могут привести к поломке.
Производство аккумуляторов включает в себя точный процесс резки, укладки, сварки и герметизации. Каждый шаг тщательно выверен и автоматизирован. Но даже в контролируемой среде могут проскочить мелкие посторонние предметы. Оставшийся внутри батареи винтик или металлический осколок может стать причиной короткого замыкания, внутреннего повреждения или возгорания.
Для решения этой проблемы производители полагаются на системы компьютерного зрения, созданные специально для обнаружения посторонних предметов. Эти системы используют камеры высокого разрешения и 3D-видение для сканирования лотков и модулей перед окончательной герметизацией. Они обучены обнаруживать нежелательные объекты и немедленно реагировать на них, останавливая линию, оповещая технического специалиста или отбраковывая поврежденную упаковку, не прерывая производственного процесса.
Например, при сборке батарей для электромобилей компьютерное зрение используется для проверки лотков на наличие посторонних предметов непосредственно перед окончательной герметизацией. Эти системы могут обнаружить неправильно расположенные инструменты, ослабленные винты или мусор, которые могут быть пропущены при ручной проверке. Выявление этих проблем на ранней стадии помогает предотвратить сбои в работе электрооборудования, избежать задержек в производстве и снизить риски для безопасности.
После того как аккумуляторный блок полностью собран, последний шаг - проверка упаковки и этикеток. Поврежденная пломба, вмятина на корпусе или неправильно напечатанная этикетка могут привести к проблемам в дальнейшем. Эти проблемы могут повлиять на безопасность продукции, задержать поставки или привести к нарушению нормативных требований, если они не будут устранены.
Ручной контроль на этом этапе может быть медленным и ненадежным, особенно при больших объемах, в то время как системы компьютерного зрения могут выполнять те же проверки быстро, последовательно и с большей точностью.
Например, допустим, на этикетке батарейного блока допущена опечатка. Система обнаружения объектов может сначала определить часть этикетки, содержащую текст, а затем использовать технологию OCR (оптическое распознавание символов) для чтения и проверки содержимого. Если есть опечатка или ошибка форматирования, система может пометить упаковку для исправления, прежде чем она отправится дальше по конвейеру.
Вот краткий обзор способов, с помощью которых компьютерное зрение улучшает производство батарей:
Хотя компьютерное зрение дает различные преимущества, при использовании этих систем необходимо учитывать некоторые ограничения. Вот некоторые факторы, которые следует иметь в виду:
Компьютерное зрение неуклонно меняет производство аккумуляторов. С его помощью можно обнаруживать мелкие дефекты, точно направлять роботизированные руки, проверять сварные швы и уплотнения, а также проверять конечную упаковку.
Каждый этап может быть тщательно проконтролирован искусственным интеллектом Vision AI, чтобы убедиться, что каждая батарея соответствует высоким стандартам безопасности и качества. Эти системы быстрее и последовательнее, чем ручные проверки, помогают производителям сократить количество отходов и избежать дорогостоящих ошибок. По мере развития технологий роль компьютерного зрения в производстве аккумуляторов, скорее всего, будет расти.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучайте наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Если вы хотите начать свой собственный проект Vision AI, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу. Вы также можете увидеть, как ИИ в здравоохранении и Vision AI в розничной торговле оказывают влияние, посетив страницы наших решений.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
