Pil üretimi, bilgisayarlı görü ile yeniden keşfediliyor

Piller günlük hayatımızın önemli bir parçasıdır. Telefonları şarjlı, dizüstü bilgisayarları çalışır ve elektrikli araçları hareket halinde tutarlar. Onlara fark ettiğimizden daha çok güveniyoruz, ancak nasıl yapıldıklarını nadiren düşünürüz. Gerçekte, pil yapma süreci çoğu insanın düşündüğünden çok daha karmaşıktır.

Pil üretim süreçleri, malzeme hazırlığından son kontrole kadar birden fazla dikkatlice koordine edilmiş adıma bağlıdır. Yanlış hizalanmış bir katman veya gevşek bir bileşen gibi küçük bir hata bile performansı etkileyebilir veya güvenlik sorunlarına yol açabilir. 

Üreticiler yıllardır sorunları belirlemek için manuel denetimlere ve temel sensörlere güveniyor. Ancak, üretimin genişlemesi ve kalite beklentilerinin artmasıyla birlikte, bu geleneksel yöntemler ayak uydurmakta zorlanıyor.

Bu nedenle birçok üretici artık makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görmeye yöneliyor. Özellikle pil üretiminde, kusurlarıdetect etmek, bileşenleri hassas bir şekilde ölçmek ve sürecin her adımını gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanılıyor. 

‍

Bu makalede, pillerin nasıl yapıldığını ve bilgisayarlı görünün pil üretim sürecini nasıl dönüştürerek kaliteyi artırdığını, verimliliği yükselttiğini ve enerji teknolojisinin geleceğini nasıl desteklediğini inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!

Piller nasıl üretilir ve bilgisayarlı görü bu konuda nasıl yardımcı olabilir?

Pil üretimi, son derece hassas olması gereken dikkatli, adım adım bir süreçtir. Özel malzemelerin ince metal levhalar üzerine kaplanmasıyla başlar, daha sonra kesilir ve pilin çekirdeğini oluşturmak için diğer katmanlarla birlikte istiflenir. 

Bundan sonra, sıvı elektrolit eklenir, pil kapatılır ve düzgün çalıştığından emin olmak için şarj ve test işlemlerinden geçer. Son olarak, etiketlenir ve paketlenir, telefonlardan elektrikli arabalara kadar her şeye güç vermeye hazırdır.

‍

Piller çok hassas olduğundan, küçük kusurlar büyük sorunlara neden olabilir. Saç teli kadar küçük bir kusur veya hafif bir yanlış hizalama pil ömrünü kısaltabilir, güvenliği tehlikeye atabilir veya pil arızasına yol açabilir. Pillerle çalışan daha fazla cihaz ve araçla birlikte, üreticiler her bir ünitenin hatasız üretildiğinden emin olmak için yenilikçi ve daha hızlı yollar arıyorlar.

İşte bu noktada bilgisayarla görme devreye giriyor. Bilgisayarla görme modelleri gibi Ultralytics YOLO11 nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi çeşitli görevleri destekleyen batarya bileşenlerini tanımak, yüzey kusurlarını detect etmek ve montajın doğruluğunu gerçek zamanlı olarak izlemek için eğitilebilir. 

Yüksek çözünürlüklü kameralardan gelen görüntüleri analiz ederek, bu modeller her parçanın doğru yerleştirildiğini ve kusursuz olduğunu iki kez kontrol etmeye yardımcı olur. Bu, daha az hatayla daha hızlı ve daha tutarlı pil üretimi sağlar.

Pil üretim sürecinde kullanılan bilgisayarlı görü görevleri

İşte pil üretim sürecini destekleyebilecek ve kolaylaştırabilecek bazı temel bilgisayarlı görü görevlerine daha yakından bir bakış: 

• Nesne algılama: Nesne algılamayı destekleyen YOLO11 gibi modeller, üretim hattındaki pil hücreleri, konektörler ve tırnaklar gibi belirli bileşenleri bulmak ve tanımlamak için eğitilebilir.
  ‍
• Örnek segmentasyonu: Segmentasyon özelliklerine sahip, görüntü işlemeyle etkinleştirilmiş sistemler, bir nesnenin tam şeklini ve sınırlarını belirleyebilir. Bu, daha basit yöntemlerle kaçırılabilecek örtüşen malzemeleri, kaplama kusurlarını veya yüzeydeki hataları belirlemeye yardımcı olur.
  ‍
• Görüntü sınıflandırma: Bu görev, bir görüntünün tamamında ezik, çizik veya düzensiz kaplama gibi görünür sorunları kontrol etmek için kullanılabilir. Bir parça kalite standartlarını karşılamıyorsa, son montaja ulaşmadan önce çıkarılabilir.
  ‍
• Nesne takibi: Nesne izleme, üretim hattında ilerlerken her bir akü bileşenini track ederek eksik veya yanlış hizalanmış parçaları detect edebilir ve montaj sürecinin doğru ve verimli kalmasını sağlayabilir.

Pil üretiminde Görüntü İşleme (Vision) Yapay Zeka'nın Uygulamaları

Pil üretiminde kullanılan temel bilgisayarlı görü görevlerini daha iyi anladığımıza göre, kaliteyi, güvenliği ve verimliliği artırmak için bu görevlerin üretimin farklı aşamalarında nasıl uygulanabileceğini inceleyelim.

Pil üretiminde elektrot yüzeyi incelemesi

Elektrot kaplama, pil üretim sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu adımda, pilin elektrotlarını oluşturmak için metal folyoya ince bir aktif malzeme tabakası uygulanır.

Kaplama sırasında kabarcıklar, iğne delikleri veya düzensiz kenarlar gibi küçük kusurlar oluşabilir. Küçük gibi görünseler de bu kusurlar aşırı ısınmaya, düşük performansa veya pil ömrünün kısalmasına neden olabilir. Ayrıca, özellikle yüksek hacimli üretim ortamlarında çıplak gözle detect edilmeleri de zordur.

Bilgisayarla görme modelleri, yüzey kusurlarını gerçek zamanlı olarak detect etmek ve işaretlemek için yüksek çözünürlüklü görüntüleri analiz ederek kalite kontrolünü destekleyebilir. Örnek segmentasyonu gibi teknikler, sistemin elektrotun farklı bölgelerini tanımlamasına ve düzensizlikleri vurgulamasına olanak tanıyarak denetim sürecini manuel kontrollerden daha doğru ve tutarlı hale getirir.

Bunun ilginç bir örneği, araştırmacılar tarafından geliştirilen ve lityum iyon pil elektrotlarını incelemek için X-ışını bilgisayarlı tomografi (BT) ile bilgisayarlı görüşü birleştiren bir sistemdir. Sistem, çatlaklar ve kusurlar gibi iç kusurları detect etmek için 3D taramalar kullanıyor.

‍

Pil üretim sürecinde görüntü güdümlü robotik istifleme

Elektrotlar başarıyla kaplandıktan sonra, sarmalama veya istifleme kullanılarak pilin iç yapısına monte edilmeleri gerekir. Sarmalama, elektrot ve ayırıcı tabakalarını spiral şeklinde yuvarlarken, istifleme katmanları düz bir şekilde üst üste yerleştirir.

Her iki teknik de genellikle sadece birkaç mikronluk hassas hizalama gerektirir. Hafif bir kayma, elektriğin pilden nasıl aktığını etkileyebilir ve bu da daha düşük performansa veya daha kısa bir ömre yol açabilir.

Üreticiler, bu doğruluk düzeyine ulaşmak için montaj sırasında robotik kolları yönlendirmek üzere bilgisayarlı görü kullanıyor. Yüksek çözünürlüklü kameralar ve 3D sensörler, her katmanın doğru konumlandırılmasına ve toz, bükülme veya eğrilme gibi sorunların tespit edilmesine yardımcı olur. 

Bu sistemler, aralığın, gerginliğin ve hizalamanın tutarlı kalmasını sağlayarak hem kaliteyi hem de üretim hızını artırır. Bazı durumlarda robotlar, hassas malzemeleri nazikçe işlemek için görsel verilerin yanı sıra kuvvet sensörleri de kullanır.

Akü üretiminde kaynak ve sızdırmazlık denetimi

Pil hücresi montajı ve paketlenmesi sırasında, tırnaklar ve kasalar gibi bileşenler kaynak veya sızdırmazlık yoluyla birleştirilir. Bu bağlantılar, elektrik akışını ve yapısal güvenliği korumak için hayati öneme sahiptir. 

En küçük çatlak veya zayıf nokta, kısa devreye, aşırı ısınmaya veya aşırı durumlarda termal kaçmaya (pilin kontrolsüz bir şekilde aşırı ısındığı ve alev alabileceği veya patlayabileceği tehlikeli bir zincirleme reaksiyon) neden olabilir.

Üreticiler, bu adımı iyileştirmek için termal görüntüleme ile eşleştirilmiş bilgisayarlı görü çözümlerini benimsiyor. Bu sistemler, her bir kaynağı gerçek zamanlı olarak tarayarak çatlaklar, boşluklar veya zayıf noktalar gibi kusurları kontrol edebilir. 

Görsel denetim yüzey seviyesindeki sorunları yakalayabilirken, bazı kusurlar yüzeyin altında gizlidir veya standart kameraların veya insan gözünün detect edemeyeceği eşit olmayan ısı dağılımına neden olur. Termal görüntüleme, ısının kaynak boyunca nasıl yayıldığını göstererek bu gizli sorunları ortaya çıkarabilir ve daha sonra arızalara yol açabilecek zayıf bağlantıları veya eksik bağlantıları belirlemeyi kolaylaştırır.

EV batarya üretim sürecinde nesne algılama

Pil üretimi, hassas bir kesme, istifleme, kaynak ve kapatma sürecini içerir. Her adım dikkatlice zamanlanır ve otomatikleştirilir. Ancak kontrollü ortamlarda bile küçük yabancı cisimler içeri sızabilir. Bir pil paketinin içinde kalan gevşek bir vida veya metal parçası kısa devrelere, iç hasara veya yangınlara neden olabilir.

Bu sorunu çözmek için üreticiler, yabancı cisim tespiti için özel olarak üretilmiş bilgisayarlı görüş sistemlerine güveniyor. Bu sistemler son mühürlemeden önce tepsileri ve modülleri taramak için yüksek çözünürlüklü kameralar ve 3D görüş kullanıyor. İstenmeyen nesneleri detect etmek ve üretim akışını kesintiye uğratmadan hattı durdurarak, bir teknisyeni uyararak veya etkilenen paketi reddederek anında yanıt vermek üzere eğitilmişlerdir.

Örneğin, EV (elektrikli araç) batarya montajında, son mühürlemeden hemen önce tepsileri yabancı cisimlere karşı incelemek için bilgisayarlı görü kullanılır. Bu sistemler, manuel denetimlerin gözden kaçırabileceği yanlış yerleştirilmiş aletleri, gevşek vidaları veya döküntüleri detect edebilir. Bu sorunları erken tespit ederek elektrik arızalarını önlemeye, üretim gecikmelerini önlemeye ve güvenlik risklerini azaltmaya yardımcı olurlar.

‍

Pil paketlerinin ambalaj ve etiket doğrulaması 

Bir pil paketi tamamen monte edildikten sonra, son adım ambalajı ve etiketleri incelemektir. Hasarlı bir conta, ezik bir kasa veya yanlış basılmış bir etiket, ileride sorunlara neden olabilir. Bu sorunlar, ürün güvenliğini etkileyebilir, sevkiyatları geciktirebilir veya kontrol edilmezse yasal düzenlemelere uyumsuzluğa yol açabilir.

Bu aşamadaki manuel inceleme, özellikle büyük hacimlerde yavaş ve güvenilmez olabilirken, bilgisayarlı görü sistemleri aynı kontrolleri hızlı, tutarlı ve daha yüksek doğrulukla gerçekleştirebilir.

Örneğin, bir pil paketinin etiketinde bir yazım hatası olduğunu varsayalım. Nesne algılama önce metin içeren etiketin bölümünü tanımlayabilir ve ardından OCR (optik karakter tanıma) teknolojisi içeriği okumak ve doğrulamak için kullanılabilir. Bir yazım hatası veya biçimlendirme hatası varsa, sistem paketi hatanın düzeltilmesi için işaretleyebilir.

Pil üretiminde bilgisayarlı görmenin artıları ve eksileri

İşte bilgisayarlı görü yöntemlerinin pil üretimini nasıl geliştirdiğine dair hızlı bir bakış:

• Artan üretim hızı: Otomatik denetimler, manuel kontrollere göre önemli ölçüde daha hızlıdır ve yüksek hacimli üretim taleplerine ayak uydurmaya yardımcı olur.
  ‍
• Tutarlı kalite kontrolü: Standartlaştırılmış inceleme modelleri, farklı üretim hatları ve tesislerinde uygulanabilir ve her pilin nerede üretildiğine bakılmaksızın aynı kalite standartlarını karşılamasını sağlar.
  ‍
• Süreç iyileştirmeyi destekler: Her inceleme etkili görsel veriler ve içgörüler üretir. Ekipler, kalıpları belirlemek, yinelenen kusurları ortaya çıkarmak ve üretim sürecini iyileştirmek için bilinçli kararlar almak üzere bu verileri inceleyebilir.

Bilgisayarlı görü çeşitli avantajlar sunsa da, bu sistemleri benimserken dikkate alınması gereken birkaç sınırlama bulunmaktadır. İşte akılda tutulması gereken bazı faktörler:

• Veri güvenliği riskleri: Bu sistemler üretim hatlarının ve bileşenlerinin ayrıntılı görsellerini yakaladığından, tescilli tasarımların veya süreçlerin sızmasını önlemek için bu verileri korumak önemlidir.
  ‍
• Sık kalibrasyon gerektirir: Aydınlatmadaki değişiklikler, titreşimler veya kamera konumundaki hafif kaymalar doğruluğu etkileyebilir. Güvenilirliği korumak için düzenli sistem kontrolleri ve yeniden kalibrasyonlar gereklidir.
  ‍
• Yansıtıcı malzemelerle ilgili zorluk: Pillerde kullanılan metalik folyolar gibi parlak yüzeyler, ışığı tahmin edilemez bir şekilde yansıtabilir. Bu, doğru sonuçlar almayı zorlaştırabilir.

Önemli çıkarımlar

Bilgisayarlı görü, pil üretimini sürekli olarak değiştiriyor. Küçük kusurları detect etmek, robotik kolları hassas bir şekilde yönlendirmek, kaynakları ve contaları incelemek ve nihai paketlemeyi doğrulamak için kullanılabilir.

Her pilin yüksek güvenlik ve kalite standartlarını karşıladığından emin olmak için her adım Vision AI tarafından yakından izlenebilir. Bu sistemler, manuel kontrollere göre daha hızlı ve daha tutarlıdır, bu da üreticilerin israfı azaltmasına ve maliyetli hatalardan kaçınmasına yardımcı olur. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, bilgisayarlı görü'nün pil üretimindeki rolünün artması muhtemeldir. 

Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu keşfedin. Kendi Görüntü İşleme Yapay Zeka projenize başlamak istiyorsanız, başlamak için lisanslama seçeneklerimize göz atın. Ayrıca, çözüm sayfalarımızı ziyaret ederek sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve perakende sektöründe görüntü işleme yapay zekasının nasıl bir etki yarattığını da görebilirsiniz.