案例分享 | 机器视觉引领动力软包电池检测应用方案全面升级
2023年，中国新能源汽车销量达到949.5万辆，位居全球第一。与此同时，动力电池的出货量也迎来了明显增长。数据显示，2023年全球动力电池出货量达859.6GWh，同比增长24.2%。
其中，软包电池又凭借安全性好、重量轻，电化学性能良好、寿命长，设计灵活等一系列优势备受各大车企青睐。随着市场规模的迅速扩大，对软包电池的材料、工艺技术及制造装备等标准愈发严苛。
检测需求
动力软包电池的检测主要涵盖两大方面：形状尺寸检测和电池表面缺陷检测。
确保电池的形状和尺寸符合设计要求，以保证其在使用过程中的稳定性和安全性。
02 电池表面缺陷检测
检测电池表面是否存在划痕、凹点、凸痕、颜色不一、银色铝塑膜反光、黑色表面吸光严重等瑕疵。这些缺陷不仅影响电池的美观性，还可能对电池的性能和寿命造成不利影响。
检测难点
软包电池对检测精度的要求极高，如长宽尺寸、厚度及极片尺寸等均需控制在±0.02mm以内，这对传统2D相机技术构成了巨大挑战。
幸运的是，机器视觉技术正在飞速发展中，融合了3D成像与AI算法的视觉检测软件为这一难题提供了突破性的解决方法。
解决方案
EnnoMV是一款基于Windows 10系统开发的先进机器视觉软件，集成了2D、3D及AI等多种前沿技术，以其灵活的编程环境、强大的硬件兼容性以及深度的AI技术融合，为动力软包电池的生产过程带来了全方位的智能化升级。
EnnoMV不仅拥有丰富的算法库，能够满足定位、尺寸测量、外观检测及识别等多种机器视觉应用需求，还具备高度的稳定性和适应性，适用于3C、锂电、汽车、医疗、半导体、交通运输、日化、食品、包装等多个行业。
在今天的案例分享中，我们在动力软包电池生产过程选取了几个环节，为大家展示EnnoMV视觉软件在其中实现的功能。
应用案例
裁切后尺寸检测
针对裁切后的极耳尺寸，需检测有无超出设定范围，检测精度≤±0.1mm；正负极是否裁断；是否存在翘边未裁切；是否存在拉丝未切断等现象。
>>>>方案
1.极耳尺寸及未裁切检测：利用EnnoMV识别技术抓边极耳位置和主体位置，通过运算测量极耳长度，同时采用最大长度判断是否有极耳残留或没切断的地方。
2.通过电池主体上的异物（黑色检测来判断残留是否在电芯上）。
暗箱检测
检测冲坑后铝皮表面异物，针眼、破损功能（尺寸0.2mm）；对坑体的4个侧面+底面均可做到有效检测；检测精度≤0.01毫米；漏杀率0%。
>>>>方案
1.在暗箱里面，通过拍摄四个角，看相机下面是否有漏光白色，破损及漏光；
2.通过黑白面积算法，实现对坑体四面及底面的全面检测，确保零漏检。
铝塑膜冲坑定位
在铝塑膜冲坑结束后上料前对铝塑膜进行销孔CCD定位，保证上料一致性，定位精度≤±0.2mm。
>>>>方案
1.选用“圆”工具，得到定位孔的圆心；
2.选用定位，调用四个相机检测到的圆心，计算得出铝膜的中心点的，给出坐标和角度；
外观终检
需对电芯正面/反面进行检测，凸点数量≥1个，直径≥1mm，深度＞0.3mm；凹点/凹痕数量≥1个，直径≥2mm，深度＞0.3mm；划痕数量≥1个，长度≥5mm，宽度≥1mm，深度＞0.3mm等。
>>>>方案
1.运用黑白面积和瑕疵工具检测；
2.划痕属于低于电芯表面的、V形的缺陷，经系统处理后划痕呈现黑色；凹凸点属于整体凹陷或者凸起，经系统处理后呈现黑色小点； 3.检测范围内的黑白色面积大小，可判断有误划痕。面积大小的阈值可以根据实际设置。
不难看出，桦汉科技推出的EnnoMV视觉检测软件，不仅可大幅提升生产效率与产品质量，还有效降低了不良品率与生产成本，为新能源汽车产业的持续健康发展贡献了重要力量！
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