聚焦锂电全工序检测 苏映视视觉系统赋能“无人工厂”

苏映视|机器视觉文章来源自:高工锂电网

2022-08-10 10:13:06 阅读:1068

摘要苏映视凭借“光、机、电、软、算”领域know-how沉淀,在电芯前段、电芯后段、模组段、PACK段等全工序各工艺段,都已具备成熟的视觉解决方案和检测装备能力。

进入2022年,动力电池市场竞争日益白热化,电池企业产能规模都在快速向500GWh迈进。围绕电池容量和续航时间、工艺过程质量和品质安全、生产效率和制造成本等关键竞争要素,企业都在积极探索新的技术路线和工艺,部分头部企业甚至提出了“无人工厂”的概念。

面对不断提升的先进制造工艺、无人化、全工序品质管控要求,以及车企对电池安全的严苛标准,电池企业对高效率智能制造、全工序视觉检测的需求急剧增加。与此同时,多元化的应用场景也加速了动力电池需求分化,带来原材料和生产工艺迭代。这使得锂电视觉检测场景愈加复杂和精细化,对于视觉参与智能制造过程、全过程缺陷检测的要求变得更高。

这就要求锂电视觉检测技术供应商既要有对整体解决方案、先进光学成像、算法处理、软件架构、数据分析等技术手段相辅相成的把控,更要求对各种复杂应用场景、生产工序工艺、客户关注点有深刻的理解和快速响应。

苏映视作为锂电视觉领域的一匹黑马,自2018年参与头部客户的先进工艺以来,已成为当前为数不多、具备锂电全工序机器视觉解决方案实力的企业之一。

基于近5年深入锂电行业的研发、交付和技术迭代,以及对锂电制造工艺的理解,苏映视以先进的自研高精度3D+AI检测算法、精密的机构设计为抓手,为锂电客户提供集成先进光学成像系统、高速高精度检测系统、及智能检测装备为一体的整体解决方案。苏映视的先进“3D+AI”视觉系统和解决方案,已大批部署于锂电行业Top5的企业。

“剑指”锂电全工序机器视觉方案

高工锂电获悉,凭借“光、机、电、软、算”领域know-how沉淀,苏映视在电芯前段、电芯后段、模组段、PACK段等全工序各工艺段,都已具备成熟的视觉解决方案和检测装备能力。

在电芯前段,苏映视主推电极涂布/卷绕/叠片微距检测方案,采用的微距型相机,具有小体积、高集成一体化、宽视野、无畸变、高速高精度等特性,支持最小8mm的工作距离,能够适用于像卷绕机内部这类的狭窄空间,搭配自研AI在线检测系统,能够实现锂电极片、隔膜表面缺陷的100%精准检出率,保障入壳电芯质量。

在电芯后段,苏映视可针对各电池厂的具体工艺和场景,提供涵盖极耳翻折检测、裸电芯表面检测、超声波焊接检测、转接片焊后检测、叠片后包Mylar检测、顶盖预焊间隙台阶检测、顶盖焊缝检测、密封钉焊缝缺陷检测、铝壳电芯六面检测(包膜前/后)等10余个工艺段的技术解决方案。

在模组段,可提供模组侧缝焊3D检测、模组底部蓝膜检测、底部黑膜检测、Busbar焊后3D检测、PIN针检测、模组全尺寸检测、模组外观检测等,充分保障模组段检测质量。

尤其在技术壁垒较高的模组全尺寸检测环节,苏映视基于自研的三维视觉算法和工具集,可实现三维高精度标定、建模、配准、识别和测量苏映视3D全尺寸测量系统可对模组的长、宽、高、平面度、共面度、安装孔位置度等各项指标实现高

精度测量(精度<0.01mm),并真实还原电池模组的三维模型外轮廓和几何特征,让制造部门更直观、更准确把控模组工序的设计指标,保障电池模组的生产质量。

在PACK段,苏映视提供3D引导机器人涂胶、PACK涂胶检测、PACK外观缺陷检测等一批高精度加工和检测技术方案;此外,在Cell To PACK等行业新工艺段,苏映视也提供Busbar焊后3D检测等一批3D解决方案。

目前,公司已交付视觉装备数千套,并稳定运行于全国20+个城市的电池工厂,帮助电池制造商实现先进工艺、收集过程数据、保障工序质量、避免安全风险。

多维度创新构筑竞争护城河

锂电池产量的剧增,电池种类也愈加丰富,这就要求机器视觉厂商快速迭代及优化核心产品、算法,保持技术的先进性,不断提升检测效果和效率。

事实上,基于对锂电制造复杂工艺的把握,以及对新兴检测场景、检测诉求的灵敏嗅觉,苏映视已经在多个维度持续不断实现着技术迭代和know-how积累。

① 先进成像+高速高精度检测

微距相机、大景深图像合成、多视角图像融合等一批先进成像技术,配合自研高速高精度的检测平台和应用软件,能快速应对各种复杂应用场景和技术挑战。

② 3D点云融合创新应用

3D外轮廓点云数据、多视角多姿态点云数据融合等自研3D算法和技术,更真实还原三维外观特征,消除视角、环境、曲率等因素对成像的影响。

③ 定制算法

丰富的自研三维视觉算法和工具——3D图像高精度配准、点云拼接、3D标定、3D标注、3D测量等,以及快速的算法需求响应能力,满足客户对各种3D先进工艺的视觉需求。

④ 2.5D成像应用

作为锂电行业最早引入高精度2.5D面阵、高分辨率2.5D扫描成像技术并实现部署应用的团队,在检测产品表面微小凹凸划痕等细微瑕疵方面,具有丰富的技术储备。

⑤ AI+传统视觉融合

传统视觉和AI组合,可实现理解性的图像预处理、缺陷识别、AI分割检测和分类等,算法组合使得检测效果大幅提升,过杀漏杀率更低,并有效降低推理时间,提高系统效率。

不难看出,苏映视技术迭代的逻辑,是基于强劲的自研平台软件及检测算法,并以锂电行业头部客户的先进工艺、产业难题为切入点,通过不断创新和升级产品及场景化方案矩阵,更好的为客户创造价值。

高工锂电注意到,苏映视近期已完成近亿元A+轮融资,目前正在进一步加强研发中心建设,持续提升技术储备。

总结:全工序机器视觉检测方案大趋势将铸立起锂电机器视觉的新门槛,只有在锂电机器视觉领域长期投入与深耕,形成全工序从硬件到软件的底层服务能力,才有突围的可能。

而实现全流程的智能化品质管控,也是电池制造企业实现“无人工厂”建设的必要一环,对保障工艺过程质量和品质安全,提升生产效率和控制制造成本都有关键作用。

苏映视作为率先具备全工序机器视觉检测方案能力及落地案例的企业,将在行业跃迁进程中更具技术自信与行业竞争力。

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