高精度针孔检测设备
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2022-08-25 15:33:19 精质视觉
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;。