Mata Industri: Cara Penglihatan Mesin Merevolusikan Pemeriksaan Kualiti Penutup Bateri

Memeriksa 400 keping seminit dengan kadar ketepatan melebihi 99%, beginilah cara menjaga kualiti pengeluaran bateri berfungsi.

Dalam industri tenaga baharu yang pesat membangun hari ini, bateri, sebagai sumber tenaga teras, memerlukan kawalan kualiti yang penting. Penutup bateri—komponen yang kelihatan kecil—sebenarnya adalah "penjaga pintu" pembungkusan bateri, dan kualitinya secara langsung mempengaruhi prestasi dan keselamatan bateri.

Kaedah pemeriksaan manual tradisional tidak lagi mencukupi untuk memenuhi ketepatan tinggi, permintaan kecekapan tinggi pengeluaran moden. Dengan perkembangan teknologi penglihatan mesin, pemeriksaan kualiti penutup bateri sedang mengalami transformasi revolusioner.

1. Kelemahan Pemeriksaan Tradisional: Had Pemeriksaan Manual

Pada masa lalu, pemeriksaan penutup bateri bergantung terutamanya pada kerja manual. Pemeriksa kualiti perlu memeriksa secara visual rupa, dimensi dan sambungan pateri setiap penutup. Proses ini bukan sahaja intensif buruh tetapi juga sangat terdedah kepada faktor subjektif.

Di bawah kerja yang berpanjangan, keletihan visual dalam kalangan pemeriksa kualiti menyebabkan pemeriksaan yang kerap terlepas dan salah. Statistik menunjukkan bahawa kadar ralat pemeriksaan manual adalah setinggi 5%-10%, yang tidak boleh diterima untuk industri bateri yang berusaha untuk kualiti tertinggi. Pada masa yang sama, kelajuan pemeriksaan manual adalah terhad, hanya berpuluh-puluh keping seminit, sangat menyekat kecekapan pengeluaran dan meningkatkan kos pengeluaran.

2. Kebangkitan Visi Mesin: Asas Teknologi dan Kelebihan

Sistem penglihatan mesin merujuk kepada teknologi yang menggunakan mesin untuk menggantikan mata manusia untuk melakukan pelbagai ukuran dan pertimbangan. Ia adalah disiplin komprehensif yang melibatkan pelbagai bidang seperti optik, mekanik, komputer, pengecaman corak, pemprosesan imej, kecerdasan buatan, pemprosesan isyarat dan integrasi optoelektronik.

Sistem pemeriksaan penglihatan mesin yang lengkap terutamanya merangkumi empat komponen: modul pemerolehan imej, modul pemprosesan imej, modul analisis imej dan modul pengurusan data.

Modul pemerolehan imej terdiri daripada kamera industri, kanta optik, sumber cahaya dan peranti pengapitnya. Fungsinya adalah untuk mengumpul imej permukaan produk. Di bawah pencahayaan sumber cahaya, permukaan produk diimej ke sensor kamera melalui kanta optik. Isyarat optik mula-mula ditukar menjadi isyarat elektrik, dan kemudian menjadi isyarat digital yang boleh diproses oleh komputer. Berbanding dengan pemeriksaan manual, pemeriksaan penglihatan mesin menawarkan kelebihan yang ketara: ia bukan sahaja meningkatkan fleksibiliti pengeluaran dan automasi tetapi juga membolehkan pemeriksaan yang cekap dan tepat dalam persekitaran kerja yang tidak sesuai untuk operasi manusia atau di mana penglihatan manusia tidak dapat memenuhi keperluan, meningkatkan kecekapan pengeluaran dan automasi dengan ketara.

3. Pelaksanaan Teknikal: Seni Bina Sistem untuk Pemeriksaan Penutup Bateri

Sistem pemeriksaan penglihatan mesin untuk penutup bateri biasanya terdiri daripada dulang suapan, tali pinggang penghantar, stesen pemeriksaan, mekanisme penentududukan, mesin pengisih dan tong bahan, membentuk barisan pemeriksaan lengkap.

Mengambil sistem pemeriksaan biasa sebagai contoh, aliran kerjanya adalah seperti berikut: Dulang suapan, melalui getaran berterusan, menyusun penutup bateri mengikut urutan dan orientasi yang diperlukan dan memindahkannya ke tali pinggang penghantar; tali pinggang penghantar mengangkut penutup bateri pada kelajuan yang ditetapkan, melepasinya melalui beberapa stesen pemeriksaan mengikut urutan.

Stesen pemeriksaan 1 biasanya dilengkapi dengan satu kamera atas, tiga kamera sisi dan satu sumber cahaya. Kamera atas diletakkan di atas penutup bateri, pengimejan dan mengambil gambar permukaan penutup bateri yang dikimpal titik. Tiga kamera sisi diagihkan sama rata di sekeliling penutup bateri pada sudut 120°, membolehkan pengimejan dan pengambilan gambar pada bahagian tepi penutup bateri.

Selepas itu, mekanisme penentududukan memutarkan penutup bateri 180°, supaya permukaan yang dikimpal arka menghadap ke atas. Stesen pemeriksaan 2 dilengkapi dengan sistem pengimejan lain, termasuk satu kamera atas dan satu sumber cahaya, untuk imej dan mengambil gambar permukaan dikimpal arka penutup bateri.

Dalam keseluruhan sistem pemeriksaan, kamera industri adalah "mata" sistem penglihatan mesin dan perlu mempunyai resolusi tinggi dan kadar bingkai yang tinggi. Resolusi tinggi memastikan kecacatan sekecil 0.01mm pada penutup bateri, seperti calar kecil dan lubang jarum, boleh ditangkap; kadar bingkai yang tinggi memenuhi keperluan pemeriksaan barisan pengeluaran yang pantas.

Pemilihan kanta optik juga penting; kanta dengan jarak fokus dan kedalaman medan yang berbeza perlu dipilih mengikut keperluan pemeriksaan. Sistem pencahayaan yang sesuai juga merupakan kunci untuk mendapatkan imej berkualiti tinggi.

4. Pemprosesan Imej dan Pengecaman Kecacatan: Mekanisme Kerja Algoritma

Imej yang ditangkap oleh kamera menjalani satu siri langkah pemprosesan yang kompleks, terutamanya termasuk prapemprosesan imej, pengecaman ciri, hasil pengecaman dan pengelasan.

Dalam peringkat prapemprosesan imej, sistem menjalankan operasi seperti penukaran skala kelabu, penapisan, pengesanan tepi dan penduaan pada imej yang diperoleh untuk meningkatkan kualiti imej dan mengurangkan hingar. Melalui algoritma seperti penapisan Gaussian, gangguan bunyi dikeluarkan daripada imej, meningkatkan kejelasan imej dan menyediakan data imej berkualiti tinggi untuk analisis seterusnya.

Dalam peringkat pengekstrakan ciri, sistem mengekstrak maklumat ciri penutup bateri daripada imej, seperti tepi, warna dan tekstur, untuk pemprosesan pengelasan dan pengenalan seterusnya.

Algoritma pengesanan yang berbeza diperlukan untuk jenis kecacatan penutup bateri yang berbeza: Untuk kecacatan kimpalan arka (seperti kimpalan tidak lengkap, kimpalan yang lemah, kimpalan yang hilang, mengimbangi dan percikan), algoritma pengesanan tepi Canny boleh digunakan untuk mengekstrak tepi dan menentukan sama ada tepi memenuhi keperluan.

Untuk kecacatan kimpalan titik (seperti kimpalan yang hilang, kimpalan luar pusat dan penembusan kimpalan), pengesanan bulatan Hough boleh digunakan untuk menentukan dan mengekstrak bulatan terkecil yang boleh melampirkan titik kimpalan, dan algoritma tadahan air boleh digunakan untuk mengenal pasti bilangan dan kedudukan titik kimpalan untuk menentukan sama ada ia normal.

Untuk isu saiz, selepas mengekstrak tepi melalui pembahagian ambang, tahap padanan antara tepi bulatan luar dan bulatan standard boleh digunakan untuk menentukan pematuhan saiz penutup.

Sistem pengesanan moden semakin menggunakan algoritma pembelajaran mendalam. Melalui latihan mendalam mengenai set data beranotasi berskala besar, mereka boleh mengenal pasti dan mengklasifikasikan jenis kecacatan tertentu melalui pengecaman imej, membolehkan pengoptimuman berterusan proses pembuatan.

5. Aplikasi dan Keputusan Praktikal: Nilai Pemeriksaan Penglihatan Mesin

Dalam aplikasi praktikal, sistem pemeriksaan penglihatan mesin telah membuktikan nilai pentingnya. Pengeluar bateri yang terkenal di peringkat global, selepas memperkenalkan penyelesaian pemeriksaan penglihatan mesin untuk pemeriksaan penutup bateri, bukan sahaja mengurangkan kadar kecacatan produk daripada 8% kepada kurang daripada 1%, tetapi juga meningkatkan kecekapan pengeluaran sebanyak enam kali ganda, menjimatkan berjuta-juta dolar syarikat setiap tahun.

Dari segi keupayaan pengesanan, sistem penglihatan mesin boleh mencapai pemeriksaan automatik berkelajuan tinggi, dengan kelajuan pengesanan ratusan atau bahkan ribuan keping seminit, jauh melebihi kelajuan pemeriksaan manual. Ini meningkatkan kapasiti barisan pengeluaran bateri dengan ketara, dengan berkesan memenuhi permintaan pasaran yang semakin meningkat untuk bateri.

Dari segi kualiti, penyelesaian pemeriksaan penglihatan mesin dengan tepat boleh mengenal pasti pelbagai kecacatan minit dan sisihan saiz pada penutup bateri, dengan berkesan mengelakkan peninggalan dalam pemeriksaan manual. Keupayaan pengesanan ketepatan tingginya sangat meningkatkan kestabilan kualiti penutup bateri, memberikan sokongan kuat untuk bateri berprestasi tinggi dan tahan lama.

Ciri-ciri pengesanan bukan kenalan sistem penglihatan mesin juga memastikan bahawa proses pengesanan tidak merosakkan produk, sambil mengurangkan ralat manusia, menjadikan hasil pengesanan lebih objektif dan boleh dipercayai.

Sistem ini secara automatik boleh merekodkan imej dan data setiap pemeriksaan, memudahkan pertanyaan dan kebolehkesanan berikutnya. Melalui analisis statistik sejumlah besar data pemeriksaan, syarikat boleh memperoleh pemahaman yang mendalam tentang turun naik kualiti dalam proses pengeluaran, dengan segera mengenal pasti masalah yang berpotensi dalam proses pembuatan, dan memberikan sokongan kuat untuk pengoptimuman proses.

6. Tinjauan Masa Depan: Laluan Pembangunan Peningkatan Pintar

Dengan evolusi pesat teknologi kecerdasan buatan, pemeriksaan penglihatan mesin pada penutup bateri sedang berkembang ke arah yang lebih pintar. Penyepaduan perkakasan penderiaan 3D dan perisian kecerdasan buatan telah membawa penemuan baharu kepada sistem pemeriksaan.

Sebagai contoh, penderia 3D boleh menangkap beribu-ribu titik data dan menukar titik data ini menjadi awan titik dan peta kedalaman yang sangat terperinci, membolehkan perisian AI mengesan kecacatan. Teknologi ini telah pun membantu OEM automotif mengurangkan kadar kecacatan komponen kompleks sebanyak 10%-15%.

Gabungan data 2D dan 3D akan menjadi trend penting pada masa hadapan. Pakar penglihatan mesin menggunakan kamera dan penderia pintar generasi baharu untuk membina penyelesaian penglihatan automatik: pemerolehan berkelajuan tinggi data 2D/3D berkualiti tinggi untuk latihan dan ujian model pembelajaran mendalam.

Apabila OEM automotif mula beralih kepada pembuatan kenderaan elektrik, penglihatan mesin, pengimbasan 3D dan teknologi AI akan memainkan peranan yang lebih besar dalam lebih banyak proses operasi barisan hadapan. Contohnya, mengesan kecacatan pada sel bateri dan menilai saiz dan integriti tab dan penyambung—pemeriksaan ini mencabar disebabkan masalah reflektif biasa permukaan logam.

Menggunakan penderia 3D secara berkesan boleh menyelesaikan masalah kontras yang tidak mencukupi dengan mengimbas permukaan dengan tepat untuk mengesan kecacatan.

Sistem pemeriksaan masa depan akan lebih menumpukan pada pembelajaran kendiri dan keupayaan penyesuaian diri, meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengesanan secara berterusan melalui pengumpulan data berterusan dan pengoptimuman algoritma, mencapai matlamat peningkatan berterusan "menjadi lebih baik setiap hari."

Dengan pembangunan mendalam pembuatan pintar di kilang digital, semakin banyak syarikat menggunakan sistem pemeriksaan penglihatan mesin. Selepas pengeluar bateri yang terkenal di peringkat global memperkenalkan penyelesaian pemeriksaan penglihatan mesin, kadar kecacatan produk menurun daripada 8% kepada kurang daripada 1%, kecekapan pengeluaran meningkat enam kali ganda, dan berjuta-juta yuan dalam kos telah dijimatkan setiap tahun.

Teknologi penglihatan mesin sedang membentuk semula landskap pemeriksaan penutup bateri, membawa kualiti yang lebih tinggi, kecekapan yang lebih tinggi dan kos yang lebih rendah kepada pengeluar bateri. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, ia sudah pasti akan memainkan peranan yang lebih penting dalam bidang bateri, memberikan jaminan kukuh untuk pertumbuhan berterusan industri tenaga baharu.