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      进博会专题
      机器视觉

      锂电应用实例 | 海康机器人3D视觉解决方案

        2022年12月20日  

      随着新能源汽车蓬勃发展,锂电池的生产质量也备受关注,其生产工序复杂多变,从极片制造,到电芯制造,再到电池组装,都需要更高效、更智能的机器视觉检测技术。海康机器人经过长期的硬件技术积累和软件平台的突破,针对锂电行业中后段3D缺陷检测和高精度测量,推出了整套解决方案,为用户提供更优质的选择。

      01 极耳焊接缺陷检测

      需求

      电芯卷绕、叠片完成后,极耳与顶盖进行焊接,需要检测焊道凹凸、爆孔、孔洞、发黑

      挑战

      爆孔和孔洞区分难度大

      缺陷类型复杂,位置随机

      细微瑕疵与极耳颜色相近,难以精确提取缺陷特征

      方案:MV-DP2060-01H+VM 3D算法平台

      效果

      相机扫描极耳焊接位置的3D点云集,通过高度阈值有效拦截焊渣、焊厚等异常

      02 顶盖焊缝检测

      需求电芯入壳后顶盖焊接前,需要检测顶盖与壳体之间的缝隙宽度和台阶高度

      挑战

      焊接缝隙狭窄,检测精度要求高

      焊缝边缘有噪点干扰,为算法处理带来挑战

      方案:MV-DP3020-01H+VM 3D算法平台

      效果

      通过深度图轮廓截取功能和轮廓线测量工具,准确检测出缝隙宽度和台阶高度

      03 顶盖周边焊接检测

      需求

      顶盖周边焊接完成后,需要检测焊痕外观缺陷检测(爆点、凹坑、断焊、虚焊、偏位、翻边)

      挑战

      检测节拍要求高,四边检测2.5s以内

      焊缝缺陷类型多,部分深度缺陷不易检出

      方案:MV-DP2060-01H+VM 3D算法平台

      效果

      通过点云数据中的高度缺陷,可有效拦截出爆点、凹坑、断焊、虚焊不良以及翻边高度的检测

      04 顶盖尺寸测量

      需求

      检测锂电池顶盖平整度、长宽尺寸

      检测正负极柱高度、平整度、共面度

      挑战

      检测节拍、精度要求高

      锂电池表面反光,影响成像稳定性

      方案:MV-DP2060-01H+VM 3D算法平台

      效果

      通过相机扫描成像和VM算法处理,精准测量出锂电池顶盖尺寸

      05 密封钉焊接缺陷检测

      需求

      密封钉焊接后扫描焊痕,检测是否存在爆孔、断焊、针孔、虚焊等

      检测密封圈是否存在偏位

      挑战

      密封钉焊接缺陷形态丰富,难以界定其形态边缘

      密封圈中存在灰尘、脏污,干扰成像效果

      方案:MV-DP2060-01H+VM 3D算法平台

      效果

      用图像增强模块对密封钉深度图进行预处理,再通过滤波差分有效识别密封钉焊接缺陷

      06 方壳电池薄膜前划痕检测

      需求

      检测电池外壳直径0.3mm,高度0.1mm以上的凹坑和凸起

      检测长10mm,宽1mm,深0.05mm以上的划痕

      挑战

      划痕种类繁多,细而深的划痕和针孔缺陷容易漏检

      对于外壳表面的擦伤进行误判

      方案:MV-DP2120-01H+VM 3D算法平台(AI+3D检测)

      效果

      通过VM 3D算法平台中的AI训练和3D深度检测,快速准确地的识别出壳体表面缺陷

      07 方壳电池包膜后鼓包检测

      需求

      电池在包蓝膜后,检测蓝膜表面形成的直径大于2mm的气泡

      包膜边缘不平整/裂纹/脏污/磨破

      挑战

      蓝膜本身光学特性缺陷特征不明显

      缺陷种类多且部分缺陷种类样本难收集

      方案:MV-DP2120-01H+VM 3D算法平台

      效果

      通过深度图中的高度信息差有效识别出包膜后的鼓包、破损、褶皱等缺陷

      (来源:海康机器人)

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