EV普及の最大の障害の1つは、自動車の価格タグの40%を占めるバッテリーのコストです。材料は珍しいもので高価であり、多くの操作を必要とする上に欠陥のリスクを伴い、欠陥と許容可能な傷には数ミクロン単位の差しかありませんでした。
Guangdong Lyric Robot Automationのような企業は、EV業界に道を開き、自動化ライン、スマート倉庫、その他の製造ソリューションで市場の課題に対処しています。CATL、BYD、Volkswagen、Ford、Samsungといった顧客は、安全で速く、高性能なEV用バッテリーを求めています。
「リチウム電池および新エネルギー車産業は、より高度な発展段階で運営されています」と、Lyric鼎元（ディンユエン）拠点の研究院院長であるドゥ・イーシエン氏は述べています。「バッテリー生産プロセスは高品質で安全でなければなりません。この2つの側面が私たちの目標への道です」
Lyricの目標は2つあると、イーシエン氏は述べています。同社は、カーボンニュートラルな未来に向けたリチウム電池業界の世界的な発展に貢献し、エンジニアのためのプラットフォームを育成することを目指しています。
これらの目標には、高度なマシンビジョン、人工知能、信頼性の高いトラック&トレースシステムが必要です。
AIでEVバッテリー欠陥検出を強化
EVバッテリー製造における多くの欠陥検出アプリケーションは、ルールベースのマシンビジョンだけでは複雑すぎます。さまざまな欠陥があり、許容できる異常と区別するのが難しいため、AIが必要となるのです。
Lyricは、エッジラーニングとディープラーニングの2つのコグネックスAIテクノロジを使用しています。エッジラーニングは、事前学習済みのアルゴリズムを使用して欠陥を認識し、座標を測定するAI技術で、学習に必要な画像はわずか5～10枚です。ディープラーニングは同様の機能を果たしますが、より複雑なアプリケーションに対応し、より多くの学習用画像を必要とします。
「EVバッテリーの製造では、多くの課題があり、欠陥の種類も非常に多岐にわたります」と、Lyricのビジョン部門主任エンジニアであるフェン・インジュン氏は語ります。まさに、マシンビジョンのハードウェアとソフトウェアの実力が問われます。
これらのテストの1つは、アノード、カソード、ラミネーター材料のシート、またはダイアフラムを積み重ねて電池セルを形成することです。
ダイアフラムを陽極と陰極のシートに合わせるのは簡単な操作です。しかし、わずか0.2mm、紙2枚分の部品の位置がずれるだけで、バッテリーの性能を低下させたり、ショートを引き起こしたりする可能性があります。
インジュン氏は、セルシートの積層工程において、アノード、カソード、隔膜のエッジ検出が特に困難な要素の一つであると述べています。ルールベースのマシンビジョンだけでは難しすぎるため、Lyricはエッジラーニングを活用したコグネックスのソリューションを使用しています。
「コグネックスのエッジラーニングSmartLineツールは、主にコンポーネントの境界を特定するのが難しいため、非常に広く使用されています」とイーシエン氏は語ります。「これらのより複雑で困難な労働条件において、SmartLineは最大99%の精度で境界を特定することが可能になります」
インジュン氏は、セルシートの積層精度が高まることで、EVバッテリーのエネルギー収率が向上すると述べています。収率が低すぎる場合、顧客がそのバッテリーを受け入れない可能性があると、同氏は付け加えます。エッジおよびディープラーニングベースのソリューションは、Lyricがソリューションを迅速に提供することにも役立ちます。
「コグネックスのアプリケーションでは導入時間を30％以上短縮できました。これは、私たちのお客様が常に求めていることです」とイーシエン氏は語ります。
欠陥とトレーサビリティを「見える化」
Lyricは、三次元コグネックスソリューションを使用して溶接シームを分析します。同社は、コグネックスのビジョンツールを組み合わせて溶接継ぎ目を検出し、独自の技術で欠陥を特定しています。
欠陥の発見とコンポーネントのアライメントは、EVバッテリー製造に不可欠な側面ですが、Lyricが生産プロセスのどの部分にあるかを監視することも同様に重要です。
インジュン氏によると、品質保証には、バーコードやダイレクトパーツマーキングをスキャンしてEVバッテリー部品をトラック＆トレースすることが不可欠とのことです。根本原因を見つけるために欠陥製品を追跡する方法がない場合、欠陥製品がエンドユーザに届くリスクがあります。しかし、反射性の湾曲面上のコードのスキャンは、特にさまざまなタイプのコンポーネントをスキャンする場合、困難になることがあります。
グローバル規模での直感的な自動化
マシンビジョンシステムやバーコードスキャナの高度な機能は不可欠ですが、人間がこれらの技術をどのように使用するかは、しばしば見落とされがちな要素です。Lyricは、それぞれ独自の要件、設計、仕様を持つ、さまざまな顧客向けのEVバッテリー製造ソリューションを製造しています。マシンビジョンシステムやバーコードスキャナを簡単に再構成して、新たな業務や環境に対応できる能力は、Lyricのスループットの最適化に貢献しています。
「ソリューションを検討する際にまず重視するのは、研究開発（R&D）の総合力と製品の機能性です」と、インジュン氏は話します。「2つ目は、技術サービスの保証です。これらが、私たちが最も懸念している2つの要因です」
Lyricは、VisionProやIn-Sightマシンビジョンソフトウェアなどの使いやすいツールのおかげで、工場フロアでの生産量の増加を実現しました。コグネックスのソフトウェアは使い慣れたドラッグ・アンド・ドロップインタフェースでプログラムされているため、インジュン氏のチームはソースコードの開発に費やす時間が少なくなります。
「コグネックスのソフトウェアツールは操作が簡単で、そのパフォーマンスは今も衰えていません」とインジュン氏は述べています。コグネックスのビジョンツールの使いやすさの向上は、EVバッテリーの歩留まりと製造スループットの向上に役立ちます。
たとえば、ハードウェア側では、マルチカラー照明や高速液体レンズなどのDataMan機能がコード読み取りの精度を高め、トレーサビリティを向上させると、インジュン氏は話します。コグネックスのスキャナはデバッグや再構成も簡単で、新しいトレーサビリティの課題に対処する際の導入時間を短縮します。
Lyricとコグネックスの緊密なパートナーシップは、ハードウェアやソフトウェアの提供にとどまらないと、イーシエン氏は述べています。コグネックスは、Lyricが顧客の現場で問題を解決するのを支援し、EV業界の新たな課題にグローバル規模で対処するためのソリューションをリリースします。
「当社の顧客は世界中に広がっており、さまざまな認証やコンプライアンス要件に対応する必要があります」と、イーシエン氏は語ります。「コグネックスのグローバルな販売・サービスネットワークのおかげで、各国の製品規格や安全認証への対応がスムーズになりました。その結果、国内はもちろん、海外のお客様に対してもより質の高いサービスを提供できています」
新しいソリューションの試験導入と、R&Dへの相互コミットメント
EVバッテリー市場は進化する業界であり、Lyricの顧客は新しい需要を満たすために、カスタマイズされた統合ソリューションを継続的に必要としています。Lyricは、新しいバッテリー設計、製造仕様、規制、および顧客のニーズに対応するため、研究開発に投資しています。
同じ価値観を持つマシンビジョンサプライヤーを持つことは、Lyricが技術的な問題を迅速に解決するのに役立ちます。「お客様が現場で問題を抱えている場合、コグネックスは積極的に協力して原因を見つけ、タイムリーな技術サービスやサポートを提供します」と同氏は語ります。「新たな課題に直面した際、コグネックスはそれを解決するために、新しい製品や技術を積極的に提案してくれます」
そのため、Lyricはコグネックスの新しいソリューションをテストし、実装し続けています。現在、EVバッテリー欠陥検出用の新しいコグネックスソリューションであるTrevista CI Domeをテストしています。
Trevista CI Domeは、拡散ドーム照明、計算画像処理、およびビジョンソフトウェアを使用して、高品質のトポグラフィー画像を作成します。このソリューションは、EVバッテリー製造における欠陥検出に特に適しています。これは、機能上の欠陥と許容可能な異常を区別できる微妙な欠陥を明らかにし、深度情報を表示するためです。
「Trevista CI Domeは、より良い画像処理品質、より高い処理速度を提供し、他のツールとシームレスに連携して体系的な検査を実行します」とインジュン氏は話します。
Lyricはまた、三次元画像処理システムであるIn-Sight L38のはんだ付け後の欠陥検出とEVバッテリーの表面検査もテストしています。
Lyricとコグネックスは、新しいソリューションとテクノロジーに投資することで、EV業界を活性化する態勢を整えています。「当社製品の高い性能を強みに、Lyricとコグネックスの協力関係は、国内および海外の顧客に対して、より良く、より高品質なサービスを提供できると確信しています」と、イーシエン氏は述べています。