Uno de los mayores obstáculos para la adopción generalizada de EV es el costo de la batería, que puede representar el 40 % del precio de un vehículo. Los materiales son raros y costosos, existen numerosas operaciones y oportunidades de defectos, y algunos micrones pueden separar una imperfección aceptable de una falla legítima.
Empresas como Guangdong Lyric Robot Automation están abriendo el camino para la industria de los VE, abordando los desafíos del mercado con líneas de automatización, almacenes inteligentes y otras soluciones de fabricación. Sus clientes, incluidos CATL, BYD, Volkswagen, Ford y Samsung, necesitan baterías EV seguras y de alto rendimiento, y rápidas.
“Las industrias de baterías de litio y vehículos de energía nueva operan a un nivel más alto de desarrollo”, dijo Du Yixian, decano del Instituto de Investigación en la sucursal de Lyric en Dingyuan. “El proceso de producción de baterías debe ser seguro y de alta calidad; estos dos aspectos son el camino hacia nuestro objetivo”.
Los objetivos de Lyric son dobles, dijo Yixian. La compañía tiene como objetivo contribuir al desarrollo global de la industria de baterías de litio para un futuro neutral en carbono y fomentar una plataforma para los ingenieros.
Esos objetivos requieren visión artificial avanzada, inteligencia artificial y un sistema confiable de seguimiento y rastreo.
Potenciar la detección de defectos de las baterías de VE con IA
Muchas aplicaciones de detección de defectos en la fabricación de baterías para VE son demasiado complejo para la visión artificial basada en normas únicamente. La variedad de defectos, y la dificultad para distinguirlos de anomalías aceptables, requiere IA.
Lyric utiliza dos tecnologías de IA de Cognex: Edge Learning y Deep Learning. El aprendizaje Edge es una tecnología de IA que utiliza algoritmos previamente entrenados para reconocer defectos y medir coordenadas, que requieren solo de 5 a 10 imágenes para el entrenamiento. El aprendizaje profundo cumple una función similar, pero puede abordar aplicaciones más complejas y requiere más imágenes de capacitación.
“En la fabricación de baterías para VE, hay muchas dificultades y formas de defectos”, dijo Feng Yingjun, ingeniero jefe de la división de visión de Lyric. “Realmente pone a prueba el hardware y el software de visión artificial”.
Una de esas pruebas es apilar láminas de material de ánodo, cátodo y laminador, o diafragma, para formar celdas de batería.
Alinear el diafragma contra las láminas de ánodo y cátodo es una operación sencilla. Sin embargo, desalinear los componentes en solo 0,2 mm, aproximadamente el grosor de dos hojas de papel, puede disminuir el rendimiento de la batería o causar un cortocircuito.
Yingjun dijo que encontrar los bordes del ánodo, cátodo y diafragma es uno de los aspectos más desafiantes del apilamiento de láminas celulares. Es demasiado difícil solo para la visión artificial basada en reglas, por lo que Lyric utiliza soluciones de Cognex impulsadas por edge learning de la red.
«La herramienta SmartLine de edge learning de Cognex se utiliza mucho, principalmente porque es difícil identificar los límites de los componentes», añadió Yixian. “En estas condiciones de trabajo más complejo y desafiantes, SmartLine realmente ayuda a identificar límites, con hasta un 99 % de precisión”.
Yingjun dijo que el apilamiento más preciso de láminas de celdas mejora el rendimiento energético de las baterías de VE. Si las tasas de rendimiento son demasiado bajas, agregó, el cliente podría rechazar las baterías. Las soluciones edge y edge learning también ayudan a Lyric a ofrecer soluciones más rápidamente.
“Cognex ayudó a reducir nuestro tiempo de implementación en más del 30 % en algunas aplicaciones, lo cual es algo que nuestros Clientes siempre están buscando”, agregó Yixian.
Despejar la luz de las fallas y la rastreabilidad
Lyric utiliza soluciones Cognex 3D para analizar las costuras de soldadura. La compañía combina las herramientas de visión de Cognex para encontrar costuras de soldadura y su propia tecnología para identificar defectos.
Si bien encontrar defectos y alinear los componentes es esencial para la fabricación de baterías de VE, es igualmente importante para Lyric monitorear dónde se encuentran los componentes en el proceso de producción.
El seguimiento y rastreo de las piezas de las baterías de VE escaneando códigos de barras y marcas directas de piezas es esencial para el control de calidad, dijo Yingjun. Si no hay manera de rastrear un producto defectuoso para averiguar la causa principal, existe el riesgo de que los productos defectuosos lleguen al usuario final. Sin embargo, escanear códigos en superficie reflectante y curvo puede ser un desafío, especialmente cuando se escanean distintos tipos de componentes para distintos consumidores.
Automatización intuitiva a escala global
Las capacidades avanzadas de los sistemas de visión artificial y los escáneres de códigos de barras son esenciales, pero un factor que a menudo se pasa por alto es la forma en que los seres humanos utilizan estas tecnologías. Lyric produce soluciones de fabricación de baterías VE para diferentes clientes, cada una con sus propios requisitos, diseños y especificaciones. La capacidad de reconfigurar fácilmente los sistemas de visión artificial y los escáneres de códigos de barras para asumir nuevos trabajos y operar nuevos entornos ayuda a Lyric a optimizar el rendimiento.
“Lo primero que buscamos en una solución es su capacidad general de R &D, la funcionalidad del producto”, dijo Yingjun. “La segunda consideración es la garantía de los servicios técnicos. Esos son los dos factores que más nos preocupan”.
Lyric logró un aumento de la producción en la planta de la fábrica gracias a herramientas fáciles de usar como VisionPro y el software de visión artificial In-Sight. Dado que el software Cognex está programado en una interfaz conocida de arrastrar y soltar, el equipo de Yingjun dedica menos tiempo a desarrollar códigos code.c
“Las herramientas de software de Cognex son fáciles de operar y su rendimiento sigue siendo sólido”, dijo Yingjun. El aumento de la facilidad de uso de las herramientas de visión Cognex ayuda a mejorar el rendimiento de las baterías de VE y el rendimiento de fabricación.
Por ejemplo, en cuanto al hardware, Yingjun dijo que las funciones de DataMan, como la luz multicolor y los lentes líquidos de alta velocidad, aumentan la precisión de la lectura de códigos, lo que mejora la rastreabilidad. Los escáneres Cognex también son fáciles de depurar y reconfigurar, lo que reduce el tiempo de implementación al abordar un nuevo desafío de trazabilidad.
La estrecha asociación entre Lyric y Cognex se extiende más allá de las soluciones de hardware y software, dijo Yixian. Cognex ayuda a Lyric a resolver problemas en los sitios de los clientes y lanza soluciones para abordar nuevos desafíos en la industria de los VE a escala global.
“Nuestros clientes están distribuidos por todo el mundo, tenemos que cumplir con diferentes certificaciones y requisitos de cumplimiento”, dijo Yixian. “Cognex tiene una red global de ventas y servicios que nos ayuda a cumplir con las certificaciones globales de productos y seguridad, lo que nos permite brindar un mejor servicio a nivel nacional e internacional”.
Prueba que impulsa nuevas soluciones y un compromiso mutuo con R &D
El mercado de baterías para VE es una industria en evolución, y los clientes de Lyric requieren continuamente soluciones personalizadas e integradas para satisfacer nuevas demandas. Lyric invierte en investigación y desarrollo para mantenerse al día con los nuevos diseños de baterías, especificaciones de fabricación, regulaciones y necesidades de los clientes.
Tener un proveedor de visión artificial con los mismos valores ayuda a Lyric a resolver problemas técnicos rápidamente, dijo Yixian. “Cuando nuestros clientes tienen problemas en el campo, Cognex coopera activamente con nosotros para encontrar la causa y proporcionarnos servicios técnicos y soporte oportunos”, dijo. “Cuando nos encontramos con nuevos problemas, Cognex presenta activamente nuevos productos y tecnologías para resolverlos”.
Es por eso que Lyric continúa probando e implementando nuevas soluciones de Cognex. Actualmente está probando una nueva solución Cognex, el Trevista CI Dome, para la detección de defectos de la batería de VE.
El Domo Trevista CI utiliza luces de domo difusas, imagenología computacional y software de visión para crear imágenes topográficas de alta calidad. La solución es especialmente adecuada para la detección de defectos en la fabricación de baterías de VE porque revela defectos sutiles y muestra información de profundidad que puede distinguir entre una falla funcional y una anomalía aceptable.
“El Domo Trevista CI nos brinda una mejor calidad de imagenología, una mayor velocidad de procesamiento y funciona perfectamente con otros instrumentos para llevar a cabo inspecciones sistemáticas”, dijo Yingjun.
Lyric también está probando el In-Sight L38, un sistema de visión artificial 3D, para detectar defectos posteriores a la soldadura e inspeccionar las superficies de las baterías de VE
Al invertir en nuevas soluciones y tecnologías, Lyric y Cognex están preparados para revitalizar la industria de los VE. “Creo que la cooperación entre Lyric y Cognex, en virtud del sólido rendimiento de nuestros productos, proporcionará servicios mejores y de mayor calidad a clientes nacionales e internos”, dijo Yixian.