机器视觉+AI攻克锂电池毛刺检测
发布时间：2023-09-20 09:52:09 浏览：189次
根据IEEE1725电芯安全性能审核及检测标准的规定，毛刺是以箔材（即无涂层的区域）为基准线，从箔材向上或向下延伸至极片外的方向的金属凸起；或者是有涂层的区域，从涂层向上或向下延伸至极片外的方向的金属凸起；测毛刺尺寸则是测量毛刺垂直方向的高度。
毛刺过大容易刺穿隔膜，进而正负极接触引发短路。如果电池处于满电状态时发生短路，内部会立即释放出大量热量造成爆炸，严重危及消费者的生命财产安全。
为了制成不同尺寸的电池，经过涂布、辊压之后的极片还需要经过分切、冲裁等工序。以分切工序为例，极片本身的物理力学性能、成对刀具重叠量、刃口磨损状态等都会对毛刺的产生及大小造成影响。
从检测需求来看，要想全面管控产品品质，不仅要检测出是否有毛刺，还要根据毛刺的大小做出不同判定。从检测方法来看，极片毛刺检测多利用目视显微镜进行离线检测，但即使使用大景深显微镜仍存在景深不够、倍率不足的问题。同时，为了补全测量功能，需要多系统同时作业，操作繁琐，成本增加。
我司自主研发的光学系统，实现自适应追焦，提升系统景深，实现高分辨、大视场、大景深高速成像，实现150m/min速度下稳定、清晰成像，完成极片边缘毛刺全检，检测分辨率2μm。
对电池企业来说，检出缺陷、处理缺陷只是第一步。全产线管理、全工序管理才是进一步提升产品品质、保证产品安全的发展方向。
毛刺在线全检系统还有贴标联动、报警防呆等功能，并能与企业自有MES联动，与数据中心、终端存储交互，满足企业缺陷信息保存年限要求，实现数据可追溯、可溯源。
