- während der Inspektion der Folien, die zur Herstellung der Elektroden (Kathoden und Anoden) verwendet werden,
- während der Montage,
- wenn Batteriezellen und -module fertig hergestellt sind.
Elektronik und scharfe Augen
Die Identifizierung interner Defekte, insbesondere mikroskopisch kleiner Fehler, ist eine schwierige Aufgabe. Hier kommen die industrielle Bildverarbeitung und KI ins Spiel. Im Zusammenhang mit der Batterieherstellung können Bildverarbeitungssysteme komplizierte Details mit unübertroffener Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz analysieren. Systemintegrator Tensor ID entwickelt solche Bildverarbeitungssysteme für die Inspektion von fertigen Batteriezellen und -modulen, aber Bildverarbeitung kann in jedem Stadium der Inspektion eingesetzt werden, auch bei der Herstellung und Montage, wie Alan Eddy, Chief Technology Officer bei Tensor ID, schildert: „Seit Jahren liefern wir Kameras mit Barcode-Lesegeräten für diese Inspektionen, aber es gibt noch viel mehr, was die industrielle Bildverarbeitung betrifft. Um zu automatisieren und effizienter zu werden, müssen die Batteriehersteller jedes Element des Inspektionsprozesses von Anfang bis Ende neu betrachten.“
Kameras von Teledyne
Das Bildverarbeitungsinspektionssystem von Tensor ID verwendet Flächenkameras von Teledyne Dalsa, um jede Batteriezelle zu prüfen, und bei der vollständigen Montage sowie kurz vor dem Aufsetzen des Clamshell-Gehäuses. Die Batteriehersteller müssen dabei Probleme wie das Lesen des Barcodes, die Identifizierung von Rost und Dellen und die Bestimmung der Polarität beachten. Die einzelnen Batteriezellen werden vom Lieferanten in Kartons geliefert und von einem Roboter zur Inspektion entnommen. Jede einzelne Batteriezelle muss inspiziert werden, bevor sie in das Clamshell-Modul eingesetzt wird, das Teil des Batterie-Pakets wird. Für die genaue Inspektion des Batteriestapels verwendet Tensor ID vier Kameras vom Typ Genie Nano, die so positioniert sind, dass sie ein Bild aufnehmen, das aus einem ganzen, knapp 1m breiten Stapel zusammengesetzt wird.
Software spürt Rost auf
Bei der Inspektion auf Roststellen wird eine KI-basierte Softwareplattform eingesetzt, um die Bilder zu klassifizieren. „KI hat bei der Inspektion von Batterien einen echten Wandel herbeigeführt. Rost ist aufgrund der glänzenden, reflektierenden Oberfläche der Batteriezellen besonders schwer zu erkennen“, sagt Eddy. Das System von Tensor ID trainiert das KI-Modell mit dem KI-Trainingstool Astrocyte von Teledyne Dalsa, um den Unterschied zwischen Rost und anderen Anomalien, wie z.B. einem Fingerabdruck oder einem Staubfleck, zu erkennen. Das System ist dann in der Lage, Batteriezellen mit rostigen Stellen zu identifizieren und diese auszusortieren, da diese Erosion des Materials die Leistungsfähigkeit der Batterie beeinträchtigt.
