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广东利元亨智能装备股份有限公司如何性价比、安全的电动汽车铺平道路


Fast speed

加快生产

提高电池片堆叠产量和准确性

Precise

难以置信的准确性 

识别成功率为 99% 的电池片边界线 

Automation

更快推出

某些应用中的部署时间缩短了 30%

Feng Yingjun, Head Vision Engineer, Lyric

“康耐视条码扫描仪与我们的混合产品生产线以及许多应用兼容。其多色光源照明支持、高速液态镜头和内置 AI 算法可提高条码扫描的准确性。这有助于快速发现质量问题,防止缺陷产品到达客户手中;康耐视系统为我们带来了重要价值。”

Feng Yingjun

Lyric 首席视觉工程师

电动汽车普及的最大障碍之一是电池成本,电池成本可能占汽车价格的40%。材料稀有且昂贵,存在许多缺陷的操作和机会,并且几微米可以将可接受的瑕疵与合法缺陷分开。  

广东利元亨智能装备股份有限公司等公司正在为电动汽车行业铺平道路,通过自动化生产线、智能仓库和其他制造解决方案应对市场挑战。其客户,包括CATL,比亚迪,大众,福特和三星,需要安全,高性能的电动汽车电池 - 和快速。 

“锂电池和新能源汽车行业的发展水平更高,”利元亨Dingyuan分公司研究所院长杜义贤说。“电池生产过程必须高质量和安全;这两个方面是我们实现目标的道路。

利元亨的目标是双重的,杜义贤说。该公司旨在为锂电池行业的全球发展做出贡献,以实现碳中和的未来,并为工程师打造一个平台。

这些目标需要先进的机器视觉、人工智能以及可靠的跟踪和追踪系统。  

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Lyric 使用 Cognex Trevista CI Dome 检查电动汽车电池是否存在缺陷,例如电池片上的折叠

 

利用 AI 实现电动汽车电池缺陷检测  

电动汽车电池制造中的许多缺陷检测应用对于仅基于规则的机器视觉来说过于复杂。各种缺陷 - 以及将其与可接受的异常区分开来的困难 - 需要AI。  

利元亨使用两种康耐视 AI 技术:边缘学习深度学习。边缘学习是一种人工智能技术,它使用预训练算法来识别缺陷和测量坐标,只需要5-10张图像进行训练。深度学习具有类似的功能,但可以解决更复杂的应用,并需要更多的训练图像。

“在电动汽车电池制造中,存在许多困难和形式的缺陷,”利元亨视觉部门首席工程师冯英俊说。“它确实让机器视觉硬件和软件进行测试。

其中一个测试是堆叠阳极、阴极和层压板材料或隔膜的片材,以形成电池单元。  

将膜片与阳极和阴极片对齐是一项简单的操作。然而,将组件错位0.2mm - 大约两片纸的厚度 - 可能会降低电池性能或导致短路。  

冯英俊说,找到阳极,阴极和隔膜的边缘是电池片堆叠最具挑战性的方面之一。仅基于规则的机器视觉就太难了,因此利元亨使用由边缘学习提供支持的康耐视解决方案。

“康耐视边缘学习SmartLine工具被广泛使用,主要是因为很难识别组件的边界,”杜义贤补充道。“在这些更复杂和更具挑战性的工作条件下,SmartLine 确实有助于确定边界,准确性高达 99%。”

英军表示,更精确的电池片堆叠提高了电动汽车电池的能源产量。他补充说,如果收益率太低,客户可以拒绝电池。基于边缘和深度学习的解决方案也帮助利元亨更快地交付解决方案。

“康耐视帮助某些应用中的部署时间缩短了 30% 以上,这是我们的客户一直在寻找的,”杜义贤补充道。 

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Cognex In-Sight Vision Suite使Lyric能够查看细节并测量关键电池组件。

 

遮蔽缺陷和可追溯性 

利元亨使用康耐视 3D 解决方案分析焊缝。该公司将康耐视视觉工具结合起来,以查找焊缝,并结合自己的技术来识别缺陷。

虽然发现缺陷和对齐组件是电动汽车电池制造的基本方面,但利元亨同样重要的是要监控组件在生产过程中的位置。

冯英俊说,通过扫描条码和直接部件标识跟踪和追踪电动汽车电池部件对质量保证至关重要。如果无法跟踪缺陷产品以找出根本原因,则存在产品故障会让最终用户受益的风险。但反射弯曲的面上的扫码可能具有挑战性,尤其是在为各种客户扫描不同类型的组件时。 

 

全球范围内的直观自动化

机器视觉系统和条码扫描仪的高级功能至关重要,但人们经常忽视的一个因素是如何使用这些技术。Lyric 为不同的客户生产电动汽车电池制造解决方案,每个解决方案都有自己的要求、设计和规格。能够轻松重新配置机器视觉系统和条码扫描仪,以承担新工作并操作新环境,有助于利元亨优化产量。

“我们在解决方案中首先要寻找的是其整体&研发能力、产品功能,”冯英俊说。“第二个考虑因素是技术服务的保证。这是我们最关心的两个因素。”

由于 VisionPro 和 In-Sight 机器视觉软件等使用方便的工具,利元亨在工厂车间实现了更高的产量。由于康耐视软件在熟悉拖放接口中编程,冯英俊的团队在开发源代码上花费的时间更少。

“康耐视软件工具易于操作,其性能仍然强劲,”冯英俊说。康耐视视觉工具的可用性提高,有助于提高电动汽车电池产量和生产能力。

例如,在硬件方面,英军表示,DataMan具有多色照明和高速液体镜头等功能,提高了读码的准确性,提高了可追溯性。康耐视扫描仪也易于调试和重新配置,从而缩短了解决新的可追溯性挑战时的部署时间。

杜义贤表示,利元亨和康耐视之间的紧密合作超越了硬件和软件解决方案。康耐视帮助利元亨解决客户现场的问题,并发布解决方案,在全球范围内应对电动汽车行业的新挑战。

“我们的客户遍布世界各地,我们必须满足不同的认证和合规要求,”杜义贤说。“康耐视拥有全球销售和服务网络,帮助我们满足全球产品与安全认证,使我们能够在国内和国际上提供更好的服务。”

 

试驾新解决方案,共同致力于&研发

电动汽车电池市场是一个不断发展的行业,利元亨的客户不断需要定制的集成解决方案来满足新的需求。利元亨投资研发,以跟上新的电池设计、制造规格、法规和客户需求。

杜义贤说,拥有价值相同的机器视觉供应商有助于利元亨快速解决技术问题。“当我们的客户在该领域遇到问题时,康耐视积极配合我们寻找原因,并及时向我们提供技术服务和支持,”他说。“当我们遇到新问题时,康耐视会积极引入新的产品和技术来解决这些问题。”

因此,利元亨��续测试和实施康耐视的新解决方案。目前,它正在测试新的康耐视解决方案Trevista CI Dome技术,用于检测电动汽车电池缺陷。

Trevista CI Dome技术使用漫射圆顶照明、计算成像和视觉软件创建高质量的地形图像。该解决方案特别适用于电动汽车电池制造中的缺陷检测,因为它揭示了细微的缺陷,并显示了可以区分功能缺陷和可接受异常的深度信息。

“Trevista CI Dome技术摄像头为我们提供了更好的成像质量、更高的处理速度,并与其他工具无缝协作以进行系统检查,”冯英俊说。

利元亨还测试了3D机器视觉系统In-Sight L38,用于焊接后缺陷检测和电动汽车电池表面检查。

通过投资新的解决方案和技术,利元亨和康耐视准备振兴电动汽车行业。“我相信利元亨和康耐视之间的合作,由于我们产品的强大性能,将为国内和内部客户提供更好,更高质量的服务,”杜义贤说。