电池组和模块装配检测

电动汽车电池组组件是电动汽车电池制造的最后和最复杂的阶段，需要准确性、精度和效率。该过程涉及将成品模块与保护性金属外壳内的线束、连接器和其他电气组件互连。  

确保线束和连接器等 EV 电池组件正确组装对于安全以及获得最佳电池性能和使用寿命至关重要。但由于复杂和多样的组件布置以及对极端精度的需求，手动检查很难。

通过自动化关键组件的引导和检查，制造商可以管理复杂的电池架构，减少错误，最大限度地减少废料，并满足最高的安全和性能标准

我们灵活的视觉系统使用 AI 超越基于规则检测，实现电动汽车电池装配检测、缺陷检测以及适应新挑战的能力。

即使是最小的缺陷也会影响电动汽车电池的安全性和性能。康耐视 In-Sight 视觉系统基于 AI 的工具可确保在整个电池生产过程中实现牢固的粘合、精确的对齐和可靠的连接。康耐视 结合了强大的检查、验证和分类工具，可加速电动汽车电池组装，并在每一步提高质量：  

• 验证电池连接和端子完整性，检测未对准、腐蚀或端子松动等问题，以确保可靠的供电
• 通过检查对准和散热组件，确保适当的热管理，有助于防止过热风险
• 确认所有电线都正确布线和连接，并且每个连接都位于正确的位置

胶珠对于粘合电动汽车电池单元和形成模块至关重要，但其薄而透明的性质使检查变得困难。康耐视 视觉系统使用强大的光学器件在低对比度条件下采集清晰的图像。  

由于 康耐视 AI 技术通过分析可接受和有缺陷的胶珠图像来学习，因此它可以将合法缺陷与表面缺陷分开，从而减少误报和废品率。这些 AI 工具可以轻松检测缺陷，如间隙、斑点和不均匀体积。 

连接汇流条或其他部件的有缺陷的焊缝可能导致功率损耗或能量传输缓慢，但由于表面纹理复杂和接缝变化，很难检查这些焊缝。  

康耐视 解决方案可捕获清晰、高速图像，而 AI 驱动的软件可隔离缺失、过功率或欠功率焊接等缺陷。康耐视 AI 解决方案通过检查示例图像来学习，使他们能够轻松地向他们展示如何区分可接受和有缺陷的焊接，同时接受重叠接缝等变化，以减少错误拒绝和报废率

当电动汽车电池模块堆叠到外壳中时，康耐视视觉系统通过视觉引导机器人进行拾取和放置操作，从而提高产量/处理量。视觉系统可以安装在机械臂上、安装在机器上或直接在生产线上使用。  

系统通过识别精确坐标计算的参考点来快速定位单元堆栈。康耐视 机器视觉系统使用各种通信协议，将电动汽车电池模块无缝准确地引导到电池组外壳中。从全球专家网络到自助服务资源，康耐视 为您提供所需的所有支持，为您的客户提供应有的精度和值得信赖的可靠性。