Batteriezellproduktion

Die industrielle Bildverarbeitung wird während des gesamten Produktionsprozesses von Batteriezellen eingesetzt. Bei der Elektrodenfertigung sind die Prozessschritte weitgehend unabhängig vom Zelltyp und es werden Anoden- und Kathodenblätter oder -folien hergestellt. In der Zellmontage werden die Batteriezellen zu Pouch-, Rundzellen oder prismatischen Zellen zusammengesetzt. In den letzten Schritten der Zellfertigung - Formierung und Reifung - werden die Zellen geladen, entladen und auf ihre Qualität geprüft.

Elektrodenfertigung

Die Herstellung von Elektroden ist ein entscheidender Schritt bei der Produktion von Batteriezellen, der die Herstellung von Kathoden und Anoden umfasst. Der Prozess beginnt mit einer Substratfolie, auf die ein Slurry aufgetragen wird. Es folgt ein Trocknungsprozess, bevor die beschichteten Folien durch Kalandern verdichtet und im Anschluss wieder aufgerollt werden. Zum Abschluss der Elektrodenfertigung werden die verdichteten Rollen ("mother coil") in kleinere Elektrodenrollen ("daughter coil") unterteilt und durch Laser- oder Scherschneidverfahren eingekerbt oder die Elektrodenblätter von einer Endlosbahn getrennt.

Mit Hilfe von Machine Vision können die Prozessparameter der Elektrodenherstellung wie Beschichtungsdicke, Oberflächenqualität, Haftung und Schnittkantengeometrie genau überwacht werden.

Anwendungsbeispiele für Machine Vision in der Elektrodenfertigung


Zellmontage

Die Schritte zur Zellmontage hängen von der Batterieart ab. Im Fall von Pouch- und prismatischen Zellen gewährleistet die Verwendung von Vakuumgreifern eine präzise und schadensfreie Stapelung von bis zu 120 Elektrodenfolien, bestehend aus Anoden, Separatoren, Kathoden und mehr. Im Gegensatz dazu durchlaufen zylindrische Zellen einen Wickelprozess. Hierbei wird die sogenannte "Jelly Roll" erzeugt, indem die Elektroden- und Separatorbahnen in den Prozess eingebracht und anschließend um einen Mittelstift gewickelt werden. Nach Abschluss der Verpackung der Zellen wird die Elektrolytlösung in die Zellverpackung gefüllt.

Industrielle Bildverarbeitung ermöglicht es, kritische Prozessparameter wie die Positionsgenauigkeit, die schadensfreie Handhabung der Elektrodenfolien und die Ausrichtung der Elektroden- und Separatorenfolien zu überwachen.

Anwendungsbeispiele für Machine Vision in der Zellfertigung


Formation & Aging

Der Formierungs- und Reifungsprozess ist der dritte Schritt in der Produktion von Batteriezellen, der darauf abzielt, die Leistungsfähigkeit und Lebensdauer der Zellen zu optimieren. Bevor die Batteriezellen das Werk verlassen, durchlaufen sie eine Vielzahl von End-of-Line-Tests, um die Zellqualität zu bestimmen, wie z.B. Impulstests, OCV-Tests, Kapazitätstests und Dichtheitstests. Nachdem sie alle Tests erfolgreich bestanden haben, werden die Zellen verpackt und für den Versand vorbereitet.

Machine Vision ermöglicht es, fehlerhafte, deformierte oder beschädigte Zellen schnell zu klassifizieren und entsprechend zu behandeln. Unlesbare Codes, Verunreinigungen oder Fremdkörper können ebenfalls zuverlässig erkannt werden.

Anwendungsbeispiele für Machine Vision während Formierung und Reifung


Robuste Bildverarbeitungssoftware für die Elektrodenfertigung

MVTecs umfassendes Produktangebot, bestehend aus HALCON, MERLIC und dem Deep Learning Tool, bietet ein beeindruckendes Arsenal zur Bewältigung der vielfältigen Anwendungsbereiche in der Elektrodenherstellung.

MVTec Produkte
  • Kalibrierung: Verwenden Sie verschiedene robuste Kalibriermethoden für alle Arten von Hardware-Setups.
  • Vermessen: Die hochpräzise Kantenerkennung ermöglicht das Vermessen mehrerer Objekte oder spart Kosten durch die Verwendung von Kameras mit geringerer Auflösung.
  • Alignment und Positionsbestimmung: Bestimmen Sie beschichtete Bereiche mit hoher Genauigkeit, selbst auf Bildern mit geringer Auflösung. Hochpräzise Algorithmen zur Erkennung von Passermarken gewährleisten eine genaue Positionierung der Elektrodenblätter in Millisekunden.
  • Oberflächeninspektion: Unterscheiden Sie beschichtete und unbeschichtete Bereiche sowie Defekte, selbst bei geringfügigen Helligkeits- und Grauwertvariationen. Erkennen Sie selbst die kleinsten Kratzer, Dellen und Beulen auf stark reflektierenden Oberflächen.
  • Defekterkennung: Zuverlässige Erkennung von Defekten jeder Art oder Größe - bekannt oder unbekannt.
  • Schweißnahtinspektion: Inspektion von Schweißnähten trotz prozessbedingter Variationen schnell durchführen.
  • Identifikation: Erzielen Sie ideale OCR-Ergebnisse in anspruchsvollen Bedingungen wie reflektierenden Oberflächen oder stark strukturierten Hintergründen. Lesen Sie Bar- und Datacodes robust trotz Bewegungsunschärfe oder wechselnder Beleuchtung.

Anwendungsbeispiele

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