26 июня 2025 г.
Узнайте, как компьютерное зрение в производстве аккумуляторов обеспечивает обнаружение дефектов в реальном времени, роботизированную сборку, проверку этикеток и более безопасное и качественное производство.
Батареи — важная часть нашей повседневной жизни. Они поддерживают заряд телефонов, работу ноутбуков и движение электромобилей. Мы полагаемся на них больше, чем осознаем, но редко задумываемся о том, как они сделаны. В действительности процесс изготовления батарей гораздо сложнее, чем может показаться большинству людей.
Производственные процессы аккумуляторов зависят от нескольких тщательно скоординированных этапов, от подготовки материалов до окончательной проверки. Даже небольшая ошибка, такая как неправильно выровненный слой или незакрепленный компонент, может повлиять на производительность или привести к проблемам с безопасностью.
В течение многих лет производители полагались на ручные проверки и базовые датчики для выявления проблем. Однако по мере расширения производства и роста ожиданий в отношении качества эти традиционные методы с трудом справляются с поставленными задачами.
Именно поэтому многие производители сейчас обращаются к компьютерному зрению – отрасли ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию. В частности, в производстве аккумуляторов оно используется для обнаружения дефектов, точного измерения компонентов и мониторинга каждого этапа процесса в режиме реального времени.
В этой статье мы рассмотрим, как производятся аккумуляторы и как компьютерное зрение трансформирует процесс производства аккумуляторов для повышения качества, увеличения эффективности и поддержки будущего энергетических технологий. Начнем!
Производство аккумуляторов — это тщательный пошаговый процесс, который должен быть чрезвычайно точным. Он начинается с нанесения специальных материалов на тонкие металлические листы, которые затем разрезаются и складываются вместе с другими слоями, образуя ядро аккумулятора.
После этого добавляется жидкий электролит, аккумулятор герметизируется и проходит зарядку и тестирование, чтобы убедиться в его исправности. Наконец, он маркируется и упаковывается, готовый питать все, от телефонов до электромобилей.
Поскольку батареи настолько чувствительны, крошечные недостатки могут вызвать большие проблемы. Дефект размером с тонкую царапину или небольшое смещение может сократить срок службы батареи, поставить под угрозу безопасность или привести к отказу батареи. Поскольку все больше устройств и транспортных средств работают от батарей, производители ищут инновационные и более быстрые способы обеспечить сборку каждого блока без дефектов.
Именно здесь вступает в игру компьютерное зрение. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, которые поддерживают различные задачи, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут быть обучены распознавать компоненты аккумуляторов, обнаруживать дефекты поверхности и отслеживать точность сборки в режиме реального времени.
Анализируя изображения с камер высокого разрешения, эти модели помогают перепроверить правильность размещения каждой детали и отсутствие дефектов. Это обеспечивает более быстрое и стабильное производство аккумуляторов с меньшим количеством ошибок.
Вот более подробный обзор некоторых ключевых задач компьютерного зрения, которые могут поддерживать и оптимизировать процесс производства аккумуляторов:
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание основных задач компьютерного зрения, используемых в производстве аккумуляторов, давайте рассмотрим, как эти задачи могут применяться на различных этапах производства для повышения качества, безопасности и эффективности.
Покрытие электродов является важной частью процесса производства аккумуляторов. На этом этапе тонкий слой активного материала наносится на металлическую фольгу для формирования электродов аккумулятора.
Во время нанесения покрытия могут возникать небольшие дефекты, такие как пузырьки, точечные отверстия или неровные края. Хотя они могут показаться незначительными, эти дефекты могут привести к перегреву, снижению производительности или сокращению срока службы батареи. Их также трудно обнаружить невооруженным глазом, особенно в условиях крупносерийного производства.
Модели компьютерного зрения могут поддерживать контроль качества, анализируя изображения с высоким разрешением для обнаружения и маркировки дефектов поверхности в режиме реального времени. Такие методы, как сегментация экземпляров, позволяют системе идентифицировать различные области электрода и выделять неровности, делая процесс проверки более точным и последовательным, чем ручные проверки.
Интересным примером этого является система, разработанная исследователями, которая сочетает в себе рентгеновскую компьютерную томографию (КТ) с компьютерным зрением для инспекции электродов литий-ионных аккумуляторов. Она использует 3D-сканирование для обнаружения внутренних дефектов, таких как трещины и изъяны.
После успешного нанесения покрытия на электроды их необходимо собрать во внутреннюю структуру аккумулятора с помощью намотки или укладки. При намотке листы электродов и сепараторов сворачиваются в спираль, а при укладке слои располагаются плоско друг на другом.
Оба метода требуют точного выравнивания, часто до нескольких микрон. Небольшое смещение может повлиять на то, как электричество течет через аккумулятор, что приведет к снижению производительности или сокращению срока службы.
Для достижения такого уровня точности производители используют машинное зрение для управления руками-роботами 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 постоянство интервалов, натяжения и выравнивания, что повышает качество и скорость производства. В некоторых случаях роботы также используют датчики силы вместе с визуальными данными для бережной обработки чувствительных материалов.
Во время сборки и упаковки аккумуляторных ячеек компоненты, такие как выводы и корпуса, соединяются сваркой или герметизацией. Эти соединения жизненно важны для поддержания электрического тока и структурной безопасности.
Самая маленькая трещина или слабое место может вызвать короткое замыкание, перегрев или, в крайних случаях, тепловой разгон (опасную цепную реакцию, когда батарея неконтролируемо перегревается и может загореться или взорваться).
Производители внедряют решения компьютерного зрения в сочетании с тепловизионной съемкой, чтобы улучшить этот этап. 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, что стандартные камеры или человеческий глаз не могут обнаружить. Тепловизионная съемка может выявить эти скрытые проблемы, показывая, как тепло распространяется по сварному шву, что облегчает выявление слабых соединений или неполных соединений, которые могут привести к поломкам в дальнейшем.
Производство аккумуляторов включает в себя точный процесс резки, укладки, сварки и герметизации. Каждый шаг тщательно рассчитан по времени и автоматизирован. Но даже в контролируемых средах могут проскользнуть небольшие посторонние предметы. Ослабленный винт или металлический осколок, оставшийся внутри аккумуляторной батареи, может вызвать короткое замыкание, внутренние повреждения или пожар.
Чтобы решить эту проблему, производители полагаются на системы компьютерного зрения, разработанные специально для обнаружения инородных объектов. Эти системы используют камеры высокого разрешения и 3D-зрение для сканирования лотков и модулей перед окончательной запайкой. Они обучены обнаруживать нежелательные объекты и немедленно реагировать, останавливая линию, предупреждая техника или отбраковывая поврежденную упаковку, не прерывая производственный процесс.
Например, при сборке аккумуляторов для электромобилей (EV) компьютерное зрение используется для проверки лотков на наличие посторонних предметов непосредственно перед окончательной герметизацией. Эти системы могут обнаруживать неправильно расположенные инструменты, ослабленные винты или мусор, которые могут быть пропущены при ручном контроле. Выявляя эти проблемы на ранней стадии, они помогают предотвратить электрические неисправности, избежать задержек производства и снизить риски для безопасности.
После полной сборки аккумуляторной батареи последним шагом является проверка упаковки и этикеток. Поврежденная пломба, помятый корпус или неправильно напечатанная этикетка могут вызвать проблемы в дальнейшем. Эти проблемы могут повлиять на безопасность продукта, задержать поставки или привести к нарушениям нормативных требований, если их не проверить.
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, предположим, что на этикетке аккумуляторной батареи есть опечатка. Обнаружение объектов может сначала идентифицировать часть этикетки, содержащую текст, а затем технология OCR (оптическое распознавание символов) может быть использована для чтения и проверки содержимого. Если есть опечатка или ошибка форматирования, система может пометить пакет для исправления, прежде чем он продвинется дальше по линии.
Вот краткий обзор того, как компьютерное зрение улучшает производство аккумуляторов:
Компьютерное зрение предоставляет различные преимущества, но есть несколько ограничений, которые следует учитывать при внедрении этих систем. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать:
Компьютерное зрение неуклонно меняет производство аккумуляторов. Его можно использовать для обнаружения мелких дефектов, точного управления роботизированными манипуляторами, проверки сварных швов и уплотнений, а также проверки окончательной упаковки.
Каждый этап может тщательно контролироваться с помощью Vision AI, чтобы убедиться, что каждая батарея соответствует высоким стандартам безопасности и качества. Эти системы работают быстрее и последовательнее, чем ручные проверки, помогая производителям сократить отходы и избежать дорогостоящих ошибок. Поскольку технологии продолжают развиваться, вполне вероятно, что роль компьютерного зрения в производстве аккумуляторов будет расти.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Если вы хотите начать свой собственный проект Vision AI, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу. Вы также можете узнать, как ИИ в здравоохранении и Vision AI в розничной торговле оказывают влияние, посетив страницы наших решений.
