锂电池视觉检测设备助力锂电智能制造

2022-08-25 15:33:19

　　动力电池大规模制造启动，稳定、高效成为行业热词;新材料、新工艺层出不穷、迭代加速，快速高质匹配其进行生产成为行业共识;极限智造不断进阶，千分之一的误检率、零漏检要求挑战着锂电行业的制造能力。机器视觉设备作为“眼睛”和“大脑”，赋能电池企业及锂电原材料厂家高质、高效生产，渐成行业标配。

　　锂电池新技术，原材料迭代升级，对机器视觉的要求日益严格。如何以高质量满足市场预期，尽快适应行业新变化，促进产能释放，提高产品质量，已成为机器视觉企业面临的重要课题。但就目前的情况来看，锂离子机器视觉市场的需求还没有得到有效的满足，市场对优质产品的需求仍存在较大差距。在围攻下，锂离子机器视觉领域还存在以下问题，阻碍了锂电池容量的快速释放。

　　1. 速度和准确性难以平衡

　　在动力电池大规模制造的时代，目标检测越来越复杂，市场需求也越来越精细，如何提高生产效率，降低产品缺陷率已成为业界普遍面临的挑战。

　　例如，极限设计制造上，要求发展动力汽车电池管理缺陷率从ppm(百万分之一)级别向ppb(十亿分之一)级别进行提升，安全性我们能把控从6西格玛水平进一步向9西格玛技术靠拢。

　　然而，速度和精度是自然的“竞争对手”，如果你想抓住双手，整个机器视觉行业无疑面临着不小的挑战。目前，一些锂离子机器视觉企业还没有形成更好的解决方案，仍然处于“一对一”的困境。

　　2. 机器视觉技术迭代缓慢

　　多样化的应用场景加速了动力电池的需求分化，材料和工艺的选择千差万别。磷酸锰锂、硅基负极、高镍三元等新材料不断推出，大型圆柱电池、四氯化碳、CTB等新技术应用加快。

　　在市场叫好声一片之时，机器视觉的新挑战随之而来。新材料、新工艺必然带来新的缺陷，机器视觉系统学习生活能力的高低、好坏直接影响着匹配产线生产活动时间的长短。目前我国部分机器视觉中国企业信息技术不断迭代速度较慢，产品设计学习工作能力弱，装配到新产线需要一个时间问题加以磨合，快至一周慢则两个月，才能真正实现社会稳定检测。这显然我们不能得到满足电池管理企业产能快速上量的期望。

　　3. 数据反馈能力弱

　　锂电机器视觉在电池生产中的应用经历了从无到有、从差到好的过程，但是测试数据始终没有得到很好的利用。其原因有: 一是行业内尚未形成统一的缺陷标准，同一电池厂采用多种机器视觉检测系统，检测差异大，一致性差;。