科亿具有独立的光学、算法、硬件、软件、机械部门,具备AI视觉系统开发能力。当前主要聚焦在基于AI的工业检测领域,产品已经应用到十多个行业。
检测项目:电芯生产企业的电池壳体一般情况下均为外采,由于供应商的设备性能、工艺差别、管理水平等因素会导致一定的不良率。目前提高良率的主要方式依赖于人工检测,存在一定的漏检和误检情况。以国内某知名壳体厂家为例,33圆柱电池壳体的需求如下:
检测方案: 软件:科亿KVS-AI算法平台(行业客户训练版) 硬件:自研面阵相机10套+大环光/同轴光+远心镜头
检测结果:两套相机检测端面毛刺、缺口和变形,两套相机检测铝管长度,六套相机检测决良品中端面不平或端面有划痕时,图像出现暗区(与缺口缺陷类似)导致的误判,以及端面垂直毛刺缺陷。
检测项目:锂电池的极片分切,主流是五金分切(因激光分切的高温会对分切边的表面材料造成影响),后因市场现有视觉元器件无法达到分切的速度、倍率和精度,导致一直以来,都是采用抽检的方法,从而判断切刀导致的批量不良(一班抽检两次),无法精确判定在生产中偶发的毛刺不良;传统方法采用影像测量仪进行抽检,弊端是无法全捡,只能通过手动去抽检;其次无法和MES对接,生成不了生产中的数据报告。
检测结果 (下图展示的为分切后毛刺检测,目前市面上暂无该项检测的成熟设备和解决方案)
检测项目(可检测的内容比较多,具体依据客户要求而定) 新能源行业中,电芯入壳后需要采用激光焊接封口,其焊接质量受激光功率、保护气体以及产品表面材质等因素影响。严重的焊接缺陷会导致漏液、短路等安全事故,轻微焊接缺陷直接影响产品的外观,因此对焊接质量的检测要求很高。
3D检测方案(依据检测内容的不同,可采用2D也可用3D相机进行检测,同时机械结构部分依据具体情况而定) 采用3D线激光相机扫描的方式成像,无需光源,下面为方形电池检测方案。
检测方案(以下方案为2D方案,能解决绝大部分密封钉缺陷的检测。如需检测台阶和偏焊,配合使用3D相机效果更佳。) 软件:科亿KVS-AI算法平台(行业客户训练版) 硬件:自研面阵相机+同轴光+远心镜头+输送机构+剔除机构
检测方案(以下方案为2D方案,能解决绝大部分密封钉缺陷的检测。如需检测台阶和偏焊,配合使用3D相机效果更佳。)
检测结果(以宁德时代现场验收情况看,设定缺陷全部检出,漏检率0%,过杀率≤1%)
检测项目:在锂电池电芯制作工艺中,电芯包膜后,需要对5个包膜进行外观缺陷检测,防止不良品流入模组Pack段。
检测方案: 软件:科亿KVS-AI算法平台(行业客户训练版) 硬件:自研2.5D线阵相机+专用光源。 检测结果:扫描速度300mm/s,检测时间2.5s,速度快,可批量出货;气泡可检测直径0.06mm,稳定检测直接≥2mm的气泡,漏杀率0%,过杀率≤1%。
检测结果:扫描速度300mm/s,检测时间2.5s,速度快,可批量出货;气泡可检测直径0.06mm,稳定检测直接≥2mm的气泡,漏杀率0%,过杀率≤1%。
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