|
锂离子电池在近几年得到了飞速的发展,但因为受制于工艺和生产条件的约束, 产能和需求之间存在较大的矛盾,目前锂电池极片采用的检测方式基本为全人工目测检查的方式,然而极片加工出来后有很大几率存在多种瑕疵,必须在电池压膜组装之前对所有极片进行检测,将废品、次品 ( 可处理后利用 ) 和正品辨识出来后分别存放和处理。
; g& a4 u( g0 h5 H; ?; o人工的检测可靠性、稳定性和效率无法有效控制,并且现在疫情期间的人工成本高昂,劳动力密集也直接制约了锂电池的低成本生产。0 x* `* Q% @1 b+ O; d
由于人力资源的持续紧张,导致劳动力成本居高不下,并且这一现状将持续下去,锂电池的成本压力一直得不到释放。生产自动化的提高将很好地改善这一局面,为了进一步降低生产成本,提高产品品质,我们设计开发了一种锂电池极片机器视觉检测设备来加快锂电池产业的自动化水平。7 Z! P! {3 E) T g. k
在极片涂布后烘烤前,用机器视觉对涂布宽度进行在线实时检测,及时提供测量数据,实时纠正涂布宽度。
( m( v4 b" Z/ D+ w) J1 I$ _由于打光图,涂布宽度出现差异,视觉抓取边缘不拟合,所以涂层存在宽度变化,在视觉检测中能实时快速且精准的给出结果并判断OK/NG。% A3 w+ P. \- x3 Y' I5 s
机器视觉检测设备的普及颠覆了现有采用人工目测的检测方式,改为采用机器视觉自动检测,加快了产业自动化的效率,降低了企业成本,检测效果也相对提高,且检测效果稳定,极大地提高了投放到市场的产品质量。
# }. x0 j$ ^0 A: Q* r/ e8 \四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。, W T6 D ?: B
8 ^' P! E. f1 J! X" f/ o
5 }. r- @4 Q! G( V [6 N |