鋰電池連接片焊接檢測方案
鋰電池連接片焊接檢測方案
目前基本是人工檢測或者機器視覺進行檢測,但是反饋效果不理想,人工檢測效率低下,而且數據無法上傳,但是由于傳感器選用以及算法等問題,導致過殺率過高。

連接片將極耳和極柱連接起來,從而使電芯可以通電;連接片與極柱的連接通常為焊接工藝,為保證連接的可靠性,通常需要對焊印進行檢測,比如焊印的長度、寬度、位置和虛焊、焊洞等缺陷,目前基本是人工檢測或者機器視覺進行檢測,但是反饋效果不理想,人工檢測效率低下,而且數據無法上傳,機器視覺檢測解放了人工,但是由于傳感器選用以及算法等問題,導致過殺率過高。

解決方案

將檢測設備直接集成在線體上,實現在線全檢;采用雙CCD方案,分別對鋁極和銅極進行取圖,根據鋁極和銅極的表面顏色特性,選擇不同的光學方案。

在對圖像處理上,采用深度學習與傳統算法相結合的方式,相互補充,利用深度學習定性分析優勢以及傳統算法定量計算優勢,在較少訓練樣本下,可快速建立缺陷模型,有限降低過殺率;可檢出焊印焊穿、虛焊、焊印尺寸/數量、極耳裁切不良、連接片放反、漏放連接片等缺陷。

優勢亮點
01     從UI界面直觀看到檢測數量以及各類缺陷的數量
02    參數管理安全性:UI界面設置密碼管理,防止參數被修改
03     兩班制保存:輸出的EXCEL數據與照片分別按日期保存,并且按照人工檢測的班次設置為兩班制,便于數據追溯
04    查詢報告便利性:UI界面設置按鈕,可直接打開圖片保存路徑,便于操作者查閱原圖
05    深度學習與傳統算法交叉使用:針對多種缺陷,采用深度學習與傳統算法結合的方式,降低外界因素的檢測的影響
06     檢測缺陷種類多:虛焊、焊穿、尺寸、焊印數量、極耳裁切不良、連接片放反和炸點等
07    在線全檢,過殺率 0.5%,漏殺率0
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