机器视觉技术在电极涂覆质量控制中的应用

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机器视觉技术在电极涂覆质量控制中的应用

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来源

https://www.baslerweb.com/zh-cn/use-cases/electrode-coating/?srsltid=AfmBOopb8SIZLSoqWRaRut8t7_qMWB63uinUbaqC6FTZo6p5iefrKuWq

在新能源电池制造过程中，电极涂覆是至关重要的一步。为了确保涂层的均匀性和一致性，机器视觉技术被广泛应用。本文将详细介绍机器视觉技术在电极涂覆质量控制中的具体应用，以及Basler提供的专业解决方案。

电极涂覆的质量控制

机器视觉技术可利用大量数据来检测颗粒和空隙。为基底膜涂覆浆料是关键的生产步骤。其表面质量必须均匀，无空隙和颗粒，浆料的厚度也必须精确均匀。Basler的视觉技术能够高速处理此工艺步骤，有助于大幅减少材料浪费。

电极涂覆的详细介绍

在电极涂覆过程中，会使用狭缝挤出涂布模具、刮刀或网纹辊等涂布工具，在载体或基底膜上涂布预先混合好的浆料。基底膜的上下两面可以平行涂覆或先后涂覆，然后进行干燥处理。

能否正确施用电极涂层对电池性能有着决定性的影响

这一工艺步骤尤为关键，因为许多参数之间必须精确协调：浆料必须具有所需的稳定性，并以正确的速度进行涂布。其目的是让涂层完美地均匀分布，不存在裂缝或结块，因为电极涂层对于确保电池性能非常重要。

电极生产中的缺陷类型。比例尺：1 mm。资料来源：Schoo A, Moschner R, Hülsmann J, Kwade A. Coating Defects of Lithium-Ion Battery Electrodes (...). Batteries. 2023; 9(2):111. https://doi.org/10.3390/batteries9020111

施用浆料时可能存在的缺陷

间歇式和连续式电极涂覆都可能出现缺陷，具体取决于浆料的粘度和喷涂机的精度。

常见的典型缺陷有：

a. 结块
b. 涂层裂缝
c. 污染
d. 局部涂覆不均
e. 干裂
f. 针孔
g. 移位
h. 条纹

大型图像数据的挑战

生产速度最高可达80米/分钟，细节精度高

生产过程中的图像处理步骤面临着双重挑战：极高的生产速度会产生大量的图像数据，同时还要具备高水平的细节，而这需要高图像分辨率来支撑，由此会产生更大的数据量。传统的解决方案通常不具备这种情形所需的处理能力。

Basler的视觉技术确保电极涂覆的可靠质量控制

左图：有缺陷的电极涂覆全图(5056 px × 1032 px)。右图：尺寸仅为96 px × 44 px的单个缺陷的ROI。

借助图像预处理技术，只需分析部分数据即可

Basler racer和racer 2系列中的高灵敏度线阵相机专为网络传输性能而设计。它可提供所需的传输量和成像质量。将Basler Visual Applets软件和图像采集卡结合使用，可以对图像数据进行预处理，并为实际的图像处理工作创造必要的聚焦点。通过确定感兴趣区域(ROI)，系统只需对不规则的区域进行定位，仅处理ROI中的图像数据。这样做的优势是，信息处理中心(IPC)的CPU可以继续用于实际的系统控制，不会增加任何额外负载。