Cómo es que la visión artificial resuelve los desafíos de la inspección de baterías en tipo bolsa, prismáticas y cilíndricas

Dado que las baterías pueden representar hasta el 40 % del precio de un vehículo eléctrico (VE), son el punto de partida lógico para la reducción de costos, y la automatización mediante visión artificial es fundamental para reducir los costos de producción de las baterías. Los fabricantes en general y los fabricantes de equipo original (OEM) utilizan la tecnología para inspeccionar baterías en busca de defectos, guiar celdas al insertarlas en los módulos, verificar los conjuntos armados, medir características e identificar piezas. Sin embargo, el tipo de batería que se ensambla puede significar diferentes desafíos para la automatización.

La visión artificial es esencial para automatizar muchas plantas de fabricación de baterías para VE. De izquierda a derecha: los sistemas de visión artificial miden el ancho del recubrimiento de los electrodos, detectan defectos en una batería cilíndrica, guían las celdas al interior de la carcasa del módulo, e identifican códigos en baterías prismáticas.

Las celdas de batería cilíndricas, prismáticas y tipo bolsa para vehículos eléctricos cumplen la misma función: los fabricantes las ensamblan en forma de módulos y paquetes de baterías para VE. Sin embargo, la comprensión de las propiedades y los obstáculos de fabricación únicos, y cómo resolverlos con la visión artificial, es fundamental para reducir los costos de los VE.

Todas las baterías de iones de litio para VE comienzan con la fabricación de los electrodos, cuando los fabricantes vierten una mezcla de carbono, grafito y otros elementos sobre láminas metálicas para formar los ánodos y cátodos. Ahí es donde muchas de las semejanzas de fabricación terminan, y empiezan a surgir distintos beneficios y desafíos de fabricación.
 

Celdas tipo bolsa

Proceso de fabricación: El material separador y los ánodos y cátodos de electrodos recubiertos se cortan en láminas, que se colocan en una bolsa multicapa compuesta hecha de papel de aluminio. Luego, el fabricante de la batería sella los bordes de la lámina, suelda entre sí las lengüetas, y llena la bolsa con electrolito líquido. Finalmente, la celda pasa por varios procedimientos de añejamiento y desgasificación como parte de un proceso llamado formación de celdas.  

Beneficios: Algunos fabricantes recomiendan las baterías de tipo bolsa por su durabilidad y su tamaño compacto y uniforme en comparación con otras geometrías. Por lo general, las baterías de tipo bolsa se fabrican mediante apilamiento de láminas para celdas o “plegado en Z”, donde un robot recoge una sola lámina de ánodo o cátodo, la pone sobre el material separador, y luego coloca encima el siguiente cátodo o ánodo. Los defensores de las celdas de tipo bolsa aseguran que el método de apilamiento permite lograr una distribución más uniforme del calor que el método de bobinado que se utiliza en las geometrías cilíndricas y algunas prismáticas. Dado que las celdas de tipo bolsa no tienen carcasa rígida, su fabricación es más económica y ofrecen una buena densidad de energía.

Inconvenientes: Según el diseño y los requisitos de cada sistema de batería, algunas de las ventajas de las baterías de tipo bolsa también pueden ser perjudiciales. Si bien la ausencia de una carcasa puede reducir los costos y el peso de fabricación, y mejorar la densidad de energía, las celdas de tipo bolsa pueden hincharse hasta en 10 % de su volumen después de un cierto número de ciclos de carga. Algunos diseños de módulos tipo bolsa requieren placas de transferencia térmica de aluminio entre cada celda de la bolsa para eliminar el calor lejos de las bolsas. Según el diseño del módulo y el número de celdas, estos sistemas de control térmico pueden compensar algunos beneficios de las celdas de tipo bolsa. 

Desafíos únicos: Las baterías para VE de tipo bolsa son metálicas y flexibles, lo cual significa que sus muchos brillo especular y arrugas dificultan la detección de defectos. Dejar que una imperfección se cuele a través del proceso de inspección puede poner en riesgo el rendimiento y la integridad de la batería. Sin embargo, confundir las imperfecciones estéticas aceptables con imperfecciones críticas en la superficie de una bolsa, puede causar tasas más altas de desperdicio y elevar los costos. La diferencia entre una imperfección como un arañazo y una imperfección aceptable puede ser de unas cuantas micras.

Soluciones: La detección de defectos en las celdas de tipo bolsa es demasiado complicada para las soluciones de visión artificial basadas en reglas, ya que en dichas reglas deben tenerse en cuenta cientos de variables y repeticiones de defectos y anomalías aceptables. Además, a menudo los usuarios requieren especificaciones y diseños diferentes con poca antelación, y cambiar de proveedores, técnicas de fabricación o materiales puede introducir nuevos problemas y defectos.

Para resolver esos desafíos, Cognex creó un software de visión artificial basado en la IA, VisionPro Deep Learning, que aprende lo que es una batería “buena” y una “mala” analizando miles de imágenes etiquetadas.  En combinación con sistemas de visión artificial, VisionPro Deep Learning automatiza las inspecciones de baterías, lo que reduce los costos y los tiempos de inspección, al tiempo que preserva la calidad de la batería. La tecnología de imágenes digitales ofrece mejores resultados de inspección porque ilumina la superficie de cada batería de tipo bolsa desde varios ángulos para revelar defectos y otras características sutiles.

Proceso de fabricación: Las celdas prismáticas se fabrican embobinando o apilando en una sola capa ánodos de electrodo recubierto, cátodos y materiales de separación. Una vez dispuestas, las láminas para celdas se insertan en una carcasa metálica rectangular. Generalmente, las láminas para celdas apiladas liberan más energía y se desempeñan mejor, mientras que las láminas para celdas enrolladas o embobinadas contienen más energía y eso se traduce en una vida útil más prolongada. 

Beneficios: Dado que las celdas de batería prismática son rectangulares, tienen mejor densidad de energía en los módulos y paquetes: no se desperdicia espacio entre celdas. Algunos fabricantes de baterías recurren a la química de litio-hierro-fosfato para sus celdas prismáticas, lo cual implica el uso de materiales más abundantes y rentables que las baterías de iones de litio. Y debido a que las celdas prismáticas son más grandes que las de otras geometrías, requieren menos conexiones eléctricas y arneses de cableado, lo que puede reducir las oportunidades de defectos de fabricación.

Desventajas: Existe una cantidad limitada de tamaños estándar de celdas de batería prismáticas. Los diferentes sistemas de baterías pueden requerir especificaciones y dimensiones de celdas únicas, lo que puede complicar la producción a gran escala y aumentar los costos. Y aunque la forma uniforme y el gran tamaño de las baterías prismáticas aumentan la densidad de energía al nivel de módulo y paquete, este diseño puede causar acumulación térmica: el calor no tiene ningún lugar adonde ir porque las celdas están en contacto cercano.

Desafíos únicos: La fabricación de una celda de batería prismática para VE implica mucha soldadura. Los fabricantes sueldan la carcasa metálica en torno a las láminas para celdas, y sueldan un panel o tapa en la parte superior de la carcasa. Dado que las baterías prismáticas se apilan estrechamente, la tapa debe tener espacio para la expansión y contracción a medida que las celdas se calientan y enfrían. Es esencial inspeccionar las soldaduras de cordón de los paneles superior y lateral antes de instalar la celda en un módulo.

Soluciones: Las imperfecciones en las soldaduras de cordón de las baterías prismáticas, por ejemplo, soldaduras con exceso de energía e insuficiente o excesiva, pueden parecer casi idénticas a las anomalías aceptables y vienen en todas las formas y tamaños. Contar todas las iteraciones de una soldadura defectuosa y separarlas de otras anomalías aceptables similares, es demasiado complejo para la visión artificial basada en reglas.  

VisionPro Deep Learning de Cognex, junto con los sistemas de visión artificial 3D y 2D están diseñados para detectar ese tipo de defectos sutiles. Las herramientas de detección y clasificación de defectos de VisionPro Deep Learning se entrenan en una amplia gama de variaciones de soldadura “buenas” y “defectuosas”, lo cual permite que la solución identifique y clasifique defectos funcionales a partir de imperfecciones estéticas aceptables.  
 

Celdas cilíndricas

Proceso de fabricación: A diferencia de las baterías de tipo bolsa o prismáticas, las celdas de batería cilíndricas para VE se forman exclusivamente embobinando láminas de cátodos y ánodos de electrodo recubierto y materiales de separación en una sola capa. Luego, los fabricantes insertan el cilindro o “rollo de gel” resultante en la carcasa, lo llenan con electrolito líquido y sellan la celda.  

Beneficios: Muchos fabricantes de VE, como Tesla, Rivian y Lucid, prefieren las celdas de batería cilíndricas para VE y por una buena razón. Hay empresas que han estado fabricando baterías cilíndricas durante décadas, y a lo largo de los años han surgido tamaños estandarizados, lo que las hace más económicas de producir que las baterías de geometrías prismáticas y de tipo bolsa. Según el tamaño de la batería y el proceso de fabricación, los electrodos de bobinado o enrollados pueden ser más rápidos, a razón de 200 piezas por minuto (PPM), en comparación con los de apilamiento o “doblado en Z”, que se producen a razón de 10 PPM, de acuerdo con algunas estimaciones. Los cilindros también son inherente y mecánicamente más robustos que otras formas y pueden acomodar la acumulación de gas gracias a que las paredes de la batería son más delgadas, lo que los convierte en una opción más segura.

Desventajas: Cuando las celdas de batería cilíndricas se colocan en un módulo, queda un espacio de separación entre las celdas. Ese espacio reduce la acumulación térmica pero implica mucho espacio desocupado en el módulo, lo que reduce la densidad de energía. Además, según algunos fabricantes, las baterías cilíndricas no funcionan tan bien como las de otras geometrías en entornos más fríos.

Desafíos únicos: El diseño de una celda de batería cilíndrica dificulta la rastreabilidad. Las plantas productoras de baterías para vehículos eléctricos les imprimen datos como los procesos de fabricación, el origen de los materiales y números de lote mediante un código grabado química y directamente en la batería, llamado marcado directo de piezas (DPM). Esta información es importante para administrar de manera más efectiva los retiros de productos del mercado, cumplir con muchas regulaciones y objetivos de sustentabilidad, y aislar problemas en el proceso de producción.

Sin embargo, la lectura de DPM en las baterías cilíndricas es un desafío muy especial: los códigos pueden estar en cualquier parte de los costados de la batería. Y dado que las baterías son redondas y metálicas, los códigos suelen estar distorsionados, deformados y ser difíciles de leer para las máquinas.

Soluciones: Los lectores de códigos de barras basados en imágenes de Cognex utilizan tecnología de formación y decodificación avanzada de imágenes para superar estos desafíos. El Rango dinámico alto plus (HDR+) aumenta el contraste local para crear una imagen más uniforme y permitir a los lectores de códigos de barras Cognex cubrir un campo de visión más amplio para la lectura de códigos en lados diferentes de la batería cilíndrica. 2DMax con PowerGrid es un algoritmo que combina datos geométricos y de textura para leer códigos DPM de baja calidad aunque estén deformados o distorsionados.
 

Nuevas formas y tamaños: Baterías de cuchillas y de estado sólido

No existe ninguna celda de batería para VE que sea objetivamente “mejor”. Cada geometría tiene ventajas, desventajas y desafíos de fabricación únicos. Las empresas están experimentando con nuevas técnicas, diseños y procesos químicos de fabricación de baterías, lo que genera nuevos problemas de producción.

BYD, uno de los principales fabricantes de VE y productores de baterías, presentó su batería “de cuchillas” en 2020. El diseño elimina la necesidad de módulos, pues el sistema de baterías consta de celdas de batería largas, delgadas y rectangulares que se instalan directamente en un paquete. El fabricante de automóviles chino afirma que la batería de cuchillas ahorra 50 % más espacio que otras baterías de litio-hierro-fosfato. Tesla comenzó a usar baterías de cuchillas en algunos modelos en 2023, y BorgWarner Inc., un proveedor automotriz de primer nivel de Ford, GM y Stellantis, firmó a principios de 2024 un acuerdo para usar la batería de cuchillas de BYD.

(Fuente de la imagen: BYD)

Según afirma BYD, la batería de cuchillas, introducida en 2020, tiene mayor densidad de energía y mejores características de seguridad en comparación con las baterías para VE de otras geometrías. Varios fabricantes automotrices y fabricantes de equipos originales (OEM) están interesados en la tecnología. 

Más de una docena de fabricantes de automóviles y baterías están explorando también la tecnología de baterías de estado sólido. A diferencia de las baterías tradicionales, que utilizan electrolitos líquidos como membrana para conducir los iones, las baterías de estado sólido utilizan electrolitos sólidos. Los beneficios de las baterías de estado sólido son: mejor almacenamiento de energía, carga más rápida y vehículos eléctricos más seguros. Sin embargo, la tecnología sigue evolucionando y los críticos mencionan los altos costos de producción, la falta de validación y otros obstáculos que las baterías de estado sólido deberán superar antes de ser adecuadas para la producción en masa.

La visión artificial siempre será una herramienta útil para la fabricación de baterías de vehículos eléctricos, independientemente de la forma de la celda. A medida que las tecnologías de baterías y las técnicas de fabricación evolucionan, la capacidad de distinguir entre los defectos y las anomalías aceptables, así como el seguimiento y rastreo de componentes, se volverán más críticos para los fabricantes.