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2022-08-20 13:12:58 精質視覺
到2030年，電動汽車電池的需求分析將從我國目前的340GWh左右增至3500GWh以上。需求可以大幅增長發(fā)展帶來一個機遇的同時，也無疑增加了鋰電供貨端的壓力，除了信息技術進行革新、擴充產能等外，對原有產線的智能化改造也成為一種重要的一環(huán)，尤其是中國目前研究主要通過采用傳統(tǒng)人工智能檢測的品控環(huán)節(jié)。
目前，根據GGII的數據，通過機器視覺技術升級質量控制環(huán)節(jié)已成為一種趨勢。 隨著機器視覺在鋰電池制造、測量和缺陷檢測中的大規(guī)模應用，2021年我國鋰離子機器視覺檢測系統(tǒng)市場規(guī)模將達到13.1億元，同比增長81.4%，2022年預計達到20億元。
視覺技術檢測工作帶來諸多發(fā)展優(yōu)勢，年復合增長率超40%
據介紹，鋰電池在使用時可能會出現由于高溫、穿刺、過充、短路等原因分析造成熱失控而爆炸，其特性可以決定了發(fā)展中國電動汽車要格外關注鋰電池的安全技術性問題，可以說，安全是鋰電池產業(yè)經濟發(fā)展的前提，而不斷努力提高企業(yè)產品服務質量管理則是為了保證學生這一基本前提的必然要求。在去年工信部電子信息司組織修訂的《鋰離子電池行業(yè)標準規(guī)范工作條件(2021年本)》中就提出要提高自己產品信息質量，尤其是下游應用研究市場環(huán)境對于鋰電池的品質要求也十分嚴格。
目前，鋰電池制造過程中還有很多檢測環(huán)節(jié)依賴于人工檢測，但目視檢測技術也在加速滲透。GGII 指出，與人工檢測相比，目視檢測技術具有許多優(yōu)點: 避免人工操作污染，提高檢測效率和準確性，及時切斷有缺陷的批次流向終端，保持產量穩(wěn)定，為工藝改進方向和質量優(yōu)化提供數據支持和決策依據，特別是在解放勞動生產率方面，以藍膜外觀檢測為例，指出一條生產線可能需要4人上白班，4人上夜班，8人每天進行人工檢測，使用機器視覺產品后，這8人將得到釋放，從事更有價值的工作。
因此，GGII預測，未來五年，鋰電池機器視覺檢測系統(tǒng)市場規(guī)模將保持高速增長，年復合增長率超過40%。特別是隨著鋰電池自動化生產線的完善和無人車間的投入，未來依靠機器視覺的完全在線檢測將取代目前的離線抽檢和半自動人工抽檢，推動機器視覺產品在鋰電池制造中的應用比例。
全線視覺檢測將成為標準匹配、深度學習檢測技術的主流
行業(yè)機構還指出，未來機器視覺在鋰電池領域的加速滲透將主要呈現以下趨勢:
首先，全線目視檢查將成為動力電池企業(yè)的標準。 根據GGII的調查，目前機器視覺技術在鋰電池生產技術中的應用還不充分，在前、中段采用了涂層、分切、模切、卷繞、層壓等多種工藝。 在后段，如密封釘焊后檢查、涂藍膜前后外觀檢查、模塊段BUSBAR焊接檢查、模塊側焊檢查和全尺寸外觀檢查相對較少，但隨著技術的成熟，將繼續(xù)延伸到工藝的后端。
其次，動力電池視覺檢測的新要求對傳統(tǒng)的算法提出了很大的挑戰(zhàn)，基于人工智能和深度學習的檢測技術將成為主流。目前，在鋰離子電池檢測領域主要使用的是傳統(tǒng)算法，有業(yè)內人士指出，雖然高效，但場景的應用將會相對狹窄，功能較少，分類、判斷不是很準確，隨著電池技術的不斷優(yōu)化，傳統(tǒng)的視覺算法可能無法滿足新的高標準，而深度學習算法則更加通用，適用范圍更廣，更準確，更健壯，可以避免繁瑣的特征設計。
此外，3D視覺在動力電池技術領域進行快速發(fā)展?jié)B透，成為2D視覺的補充。而作為中國一直聚焦工業(yè)環(huán)境檢測系統(tǒng)改造升級的企業(yè)，圖麟科技在推動鋰電池品控提升上：一方面，加快對鋰電池多個不同工藝設計環(huán)節(jié)的布局，以點帶線，逐漸打造能覆蓋全流程的鋰電池檢測方法解決問題方案;另一重要方面，在鋰電檢測數據應用中，加快經濟深度合作學習與傳統(tǒng)文化算法的有效管理結合，實現兩者的優(yōu)勢資源互補，達到兼顧檢測結果準確性與檢測工作效率的效果，真正又快又好地保障鋰電產品的品質。
