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      機器視覺

      EV電動車電池制造商的十大“頭禿級煩惱”解決方案(下篇)

        2019年04月10日  

        清明時節雨紛紛

        路上行車堵斷魂

        清明小長假即將到來,高速公路準備又要“堵”起來了。在出行尤其是長途出行遭遇堵車時,電動汽車車主常常比傳統車主多出幾分焦慮。大部分煩惱在于,一旦電量不足,“剩余電量能不能堅持開完續航里程”、“最近的充電樁在哪兒”、“充電太久會不會耽誤行程”等等……

        可見,車主的種種煩惱歸根結底都與電動車的唯一能量來源——電池息息相關。

        若不能保證電池的質量,又怎能真正解決車主們的煩惱,進一步提升品牌形象呢?

        繼上篇分享之后

        戳此傳送門前往:EV電動車電池制造商的十大“頭禿級煩惱”解決方案(上篇)

        此次小編又準備了另外五份康耐視為EV電動車電池制造商提供的解決方案。

        咳咳,待小編喝口水,馬上來為您揭曉~

        Question 6

        電池芯按照12x6的陣列排列。 康耐視傳感器是否能夠同時執行正極和負極檢測?

        答:在模塊裝配流程中,在將電池芯連接并將母線焊接之前,極性檢查是一項至關重要的質量控制措施。康耐視In-Sight 2000視覺傳感器能夠檢測棱柱形電池芯中以各種形狀、圖案和顏色呈現的電極。In-Sight 2000甚至能夠同時檢測一個陣列中的多個電極,并檢查電池芯陣列以確認每個電極的方向,從而避免短路以及其他損壞。

        Question 7

        對于傳統機器視覺無法解決的應用,你們的解決方案效果如何?

        答:康耐視ViDi套件能夠解決其他基于規則的機器視覺解決方案無法解決的大量檢測和OCR應用。康耐視ViDi套件甚至能夠驗證市場上其他競爭檢測系統的檢測結果,捕捉難以檢測到的缺陷,并減少錯誤剔除的可能性。該套件可與VisionPro?和康耐視Designer軟件輕松集成,為工程師提供巨大的編程可擴展性和靈活替代傳統檢測方法的解決方案。

        Question 8

        康耐視是否能夠處理池芯缺陷涉及許多自然存在的元件變化?

        由于電池芯缺陷涉及許多自然存在的元件變化,基于深度學習的視覺算法提供靈活替代基于規則的傳統編程方法的解決方案。

        特別是在軟包式電池芯的情況下,電池芯之間的視覺外觀可能存在顯著的差異,這導致要明確搜尋出所有缺陷將會過于復雜和耗時。VisionPro ViDi軟件采用基于深度學習的視覺算法,只需從帶注釋的圖像中學習,即可識別氣泡、褶皺等缺陷。此模型可學習軟包式電池芯表面的正常外觀,包括不構成缺陷的自然變化。所有偏離此模型正常外觀的特征將被表征為異常。通過這種方式,VisionPro ViDi軟件能夠可靠且一致地檢測出所有異常,無需廣泛的缺陷庫。

        Question 9

        你們是否能夠執行電池焊接引導和焊接質量檢測?

        傳統上,由于自然工藝變化和由此產生的焊接外觀變化,機器視覺一直難以準確地檢測焊接質量。康耐視3D激光位移傳感器可用于引導并檢測焊縫的質量,并且不會使循環速度放慢。它們可計量焊縫寬度是否在公差范圍內,焊縫相對于中心的位置是否準確,焊接高度是否正確并檢查焊接是否完整。

        在涉及自然流程變化和易混淆表面紋理的情況下,VisionPro ViDi軟件能夠成功地檢測出焊接材料中的漏焊和間隙,確保準確地標記缺陷。

        Question 10

        你們是否能夠針對電池對位提供VGR解決方案?

        康耐視視覺引導的機器人(VGR)解決方案采用多臺相機,這些相機相互之間以及相對于運動系統都經過準確標定,能夠將電池芯或模塊可靠地引導和對位到它們的外殼上。康耐視PatMax? 技術利用幾何信息定位基準標記,并將其標定到坐標軸,這使該系統能夠可靠地定位元件。

        LineMax技術用于定位各邊線的交叉點。PatMax和LineMax技術在各種條件下都可確保快速性、可靠性和高度準確性,以確保它們能夠實現準確的對位。該系統利用這些坐標軸引導機器人拾取元件,然后傳輸、對位并將它們置于目的運動平臺上。康耐視VisionPro軟件能夠與廣泛的相機和運動平臺設計快速集成。除了準確性和高速度外,此解決方案還提供高度的靈活性,能夠快速處理不同的相機和運動平臺配置與標尺,確保適用于大批量生產和產品快速轉換應用。

      標簽:康耐視我要反饋
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