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2022-08-20 13:12:58 精质视觉
到2030年,电动汽车电池的需求分析将从我国目前的340GWh左右增至3500GWh以上。需求可以大幅增长发展带来一个机遇的同时,也无疑增加了锂电供货端的压力,除了信息技术进行革新、扩充产能等外,对原有产线的智能化改造也成为一种重要的一环,尤其是中国目前研究主要通过采用传统人工智能检测的品控环节。
目前,根据GGII的数据,通过机器视觉技术升级质量控制环节已成为一种趋势。 随着机器视觉在锂电池制造、测量和缺陷检测中的大规模应用,2021年我国锂离子机器视觉检测系统市场规模将达到13.1亿元,同比增长81.4%,2022年预计达到20亿元。
视觉技术检测工作带来诸多发展优势,年复合增长率超40%
据介绍,锂电池在使用时可能会出现由于高温、穿刺、过充、短路等原因分析造成热失控而爆炸,其特性可以决定了发展中国电动汽车要格外关注锂电池的安全技术性问题,可以说,安全是锂电池产业经济发展的前提,而不断努力提高企业产品服务质量管理则是为了保证学生这一基本前提的必然要求。在去年工信部电子信息司组织修订的《锂离子电池行业标准规范工作条件(2021年本)》中就提出要提高自己产品信息质量,尤其是下游应用研究市场环境对于锂电池的品质要求也十分严格。
目前,锂电池制造过程中还有很多检测环节依赖于人工检测,但目视检测技术也在加速渗透。GGII 指出,与人工检测相比,目视检测技术具有许多优点: 避免人工操作污染,提高检测效率和准确性,及时切断有缺陷的批次流向终端,保持产量稳定,为工艺改进方向和质量优化提供数据支持和决策依据,特别是在解放劳动生产率方面,以蓝膜外观检测为例,指出一条生产线可能需要4人上白班,4人上夜班,8人每天进行人工检测,使用机器视觉产品后,这8人将得到释放,从事更有价值的工作。
因此,GGII预测,未来五年,锂电池机器视觉检测系统市场规模将保持高速增长,年复合增长率超过40%。特别是随着锂电池自动化生产线的完善和无人车间的投入,未来依靠机器视觉的完全在线检测将取代目前的离线抽检和半自动人工抽检,推动机器视觉产品在锂电池制造中的应用比例。
全线视觉检测将成为标准匹配、深度学习检测技术的主流
行业机构还指出,未来机器视觉在锂电池领域的加速渗透将主要呈现以下趋势:
首先,全线目视检查将成为动力电池企业的标准。 根据GGII的调查,目前机器视觉技术在锂电池生产技术中的应用还不充分,在前、中段采用了涂层、分切、模切、卷绕、层压等多种工艺。 在后段,如密封钉焊后检查、涂蓝膜前后外观检查、模块段BUSBAR焊接检查、模块侧焊检查和全尺寸外观检查相对较少,但随着技术的成熟,将继续延伸到工艺的后端。
其次,动力电池视觉检测的新要求对传统的算法提出了很大的挑战,基于人工智能和深度学习的检测技术将成为主流。目前,在锂离子电池检测领域主要使用的是传统算法,有业内人士指出,虽然高效,但场景的应用将会相对狭窄,功能较少,分类、判断不是很准确,随着电池技术的不断优化,传统的视觉算法可能无法满足新的高标准,而深度学习算法则更加通用,适用范围更广,更准确,更健壮,可以避免繁琐的特征设计。
此外,3D视觉在动力电池技术领域进行快速发展渗透,成为2D视觉的补充。而作为中国一直聚焦工业环境检测系统改造升级的企业,图麟科技在推动锂电池品控提升上:一方面,加快对锂电池多个不同工艺设计环节的布局,以点带线,逐渐打造能覆盖全流程的锂电池检测方法解决问题方案;另一重要方面,在锂电检测数据应用中,加快经济深度合作学习与传统文化算法的有效管理结合,实现两者的优势资源互补,达到兼顾检测结果准确性与检测工作效率的效果,真正又快又好地保障锂电产品的品质。