锂电行业


动力电池卷绕机项目方案

方案简介:

  卷绕机是锂电池成型的主要设备,通过驱动卷针将正负极片和隔膜按照特定的次序卷绕从而形成电芯,在此过程中,需使用视觉进行对齐度纠偏,同时识别相机视野范围内的涂布、隔膜缺陷,以保证产品质量。我司采用KINOVISION视觉检测平台对卷绕过程中的阴阳极距离和整体电芯的尺寸进行检测,同时创新采用深度学习相关算法,实时检测涂布和隔膜的各类缺陷,提升产品质量,该方案已批量应用于锂电客户。

 

 

优势&特点:

   业内首创的AI算法,稳定检出各类隔膜、极片缺陷,误捡率≤0.1%,缺陷检出率>99.9%

   测量检测精度二次元对比<±0.12mm,GRR≤10%

   简易的调节方式,快速的功能实现

  

应用领域:

   新能源汽车、储能市场的电池生产

 

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激光清洗机视觉检测方案

 

方案简介:

  激光清洗机是消费类锂电池成型的主要设备,用于电池极片焊接前极耳焊接位置的涂层清洗,在清洗后需对清晰区域的尺寸和残留、针孔和氧化等缺陷进行检测,为此,我司采用KINOVISION视觉平台,实时在线检测清洗区域的不良,有效控制产品质量,大量的应用于数码类锂电池的生产中。

 

优势&特点:

   较高的检测效能和检测精度:效率20ppm,精度±0.04mm;

        快速的换型切换:≤1min;

        简易的调节方式,快速的功能实现;

 

应用领域:

   手机,电脑,智能穿戴设备的电池生产

 

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极片AI缺陷检测方案介绍

 

锂电极片缺陷检测应用:

       █ 检测性能:算法部分的设计基于深度学习最新理念和架构,可用于检测形态各异的缺陷,检出能力强,最小检测面积4*4像素大小的缺陷(0.1mm^2),8192*6000图像大小的检测耗时40-50ms。

        多分类性能:(在单分类的基础上区分出检测缺陷的种类,可用于设备工艺的改进)

        缺陷分类屏蔽能力:

 

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