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SIAF | 康耐视带来高效、稳定、数字化锂电制造检测解决方案

来源:锂电网
时间:2022-03-16 08:02:26
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SIAF | 康耐视带来高效、稳定、数字化锂电制造检测解决方案当前,锂电行业进入快速发展期。2022年2月,工信部发布2021年锂离子电池行业运行情况。数据显示,2021年全国锂离

当前,锂电行业进入快速发展期。2022年2月,工信部发布2021年锂离子电池行业运行情况。数据显示,2021年全国锂离子电池产量324GW

当前,锂电行业进入快速发展期。2022年2月,工信部发布2021年锂离子电池行业运行情况。数据显示,2021年全国锂离子电池产量324GWh,同比增长106%,锂电全行业总产值突破6000亿元。其中消费、动力、储能型锂电产量分别为72GWh、220GWh、32GWh,分别同比增长18%、165%、146%。2021年,我国锂电全行业实现持续快速增长。

凭借极高的检测效率、检测精度和超强稳定性,机器视觉也在改变锂电池的生产方式,成为锂电池生产装配的标准配置。作为在机器视觉领域深耕40余年的专家,康耐视为锂电领域提供了出色的视觉系统、视觉软件、视觉传感器和工业读码器等先进产品和解决方案。

2022年3月3日-5日,作为华南地区智能制造行业风向标SIAF自动化展在广州举办,康耐视携最新的产品和解决方案出席展会,用优势产品赋能数字化转型。展会期间,康耐视锂电行业负责人张明先生接受了维科网的采访,从产品和行业等方面,为我们展示康耐视的专注与远见。

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展会现场康耐视展台

Q:康耐视长期着力于锂电制造行业,机器视觉行业产品技术迭代更新很快,能否谈谈康耐视在赋能锂电制造业有哪些核心优势?

A:在锂电制造全制程周期里,从电芯Cell到厂内物流,到模组Pack,康耐视机器视觉能够提供全面的解决方案,帮助智能制造工厂实现生产过程可视化,支持产品追踪追溯,带来效率提升和质量保证。目前,康耐视In-Sight系列2D智能相机、3D视觉产品、深度学习Deep Learning以及DataMan读码器等一系列产品,赋予康耐视机器视觉更强大的功能,帮助智能工厂更好落地。在技术上,康耐视的产品拥有独家专利,能够达到毫秒级解析速度、μm级检测精度,实现大视野/低角度读码;在服务方面,康耐视的解决方案拥有交付及时、快速部署、简单易用等优点,同时提供自定义模块,支持客户根据需求扩展嵌入。可以说,康耐视的产品能够很好地满足锂电行业对机器视觉的要求,为锂电行业的快速发展赋能。

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锂电行业应用

Q:康耐视在深度学习领域上的突破性技术在业界处于领先地位,能否为我们介绍下AI智能相机对于锂电制造行业的有哪些影响?

A:近年来,人工智能的热度不断上升,康耐视作为全球第一家将人工智能落地到工业环境的企业,对锂电行业应用也有十足的经验。康耐视发现,缺陷检测对锂电池安全至关重要,因此,锂电企业对视觉检测提出了更高的要求,尤其是目前动力电池制造规模不断扩大,这种需求变得愈发强烈。

对动力电池视觉检测的新需求,对传统算法提出了巨大的挑战,常规的视觉检测已经无法应对产品一致性方面的需求,而康耐视基于AI深度学习的检测技术能够提升瑕疵品检测准确率、提高鲁棒性,有效解决客户痛点,护航电池安全。举例来说,锂电池会存在如焊接裂纹低频率缺陷,造成安全隐患,但基于云计算的深度学习需要成千上万样本,耗时数月,成本高昂。而通过康耐视的深度学习能够将样本数量降低至个位数,解决样本收集困难,大大缩短训练周期,解决锂电产品换型频繁与深度学习模型训练周期过长的矛盾,提升企业投入产出比。该产品也获得了许多头部企业的认可,获得大量安装和部署。

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基于深度学习的In-Sight D900视觉系统

Q:本次SIAF展会上,康耐视为我们带来哪些产品或解决方案?

A:本次展会,康耐视将带来全面的产品和解决方案,还会带来一条动力电池电芯在线检测的模拟流水线,搭载DS 820产品,可实现电芯顶盖焊缝检测。此外,展会现场还将带来进行电芯密封钉外观、焊接同心度检测的VisionPro Deep Learning,用于电芯表皮DPM二维码等级验证的DataMan 475V,可进行电芯表皮DPM二维码读取DataMan 374X,可用于电芯顶盖平面度检测的In-Sight 3D-L4000以及用于电芯顶盖OCR读取,孔洞有无,焊点位置检测的In-Sight 9912等产品。通过各个产品的功能优势,实现全自动化的检测流程,提高产品质量和生产效率。

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康耐视动力电池全生产模拟流水线

Q:核心部件和软件算法都是至关重要的,康耐视在这方面有什么优势?

A:康耐视的核心产品之一是软件算法,有40年的技术积累,形成了多项产品专利。

在深度学习方面,公司结合制造业对于机器视觉方面的需求,着力于自主研发,同时收购并购一些技术领先的深度学习头部公司,完善整个产品线,从而更好地解决企业制造过程中遇到的缺陷检测、产品一致性问题。

在硬件方面,为应对近两年芯片短缺的问题,康耐视加大研发投入,推出自主研发的硬件和芯片,保证生产效率提升,及时完成产品交付,帮助客户企业尽快实现智能化数字化转型。

就锂电来说,康耐视与中国TOP10榜单上的企业都有不同程度的合作和成功案例,为其部署大量机器视觉产品,帮助企业快速提高电池产能,提升电池生产工艺。除此之外,康耐视还为众多锂电OEM企业部署了深度学习的视觉产品,帮助客户快速解决生产过程中的痛点。

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VisionPro Deep Learning深度学习工具

Q:锂电制造作为未来国家的重要战略方向之一,请谈谈对于机器视觉科技赋能锂电制造行业未来的发展前景,康耐视有何看法?

A:中国锂电正在从Gwh向TWh时代迈进,动力电池生产制造正在经历以自动化、数字化、智能化为核心的新一轮产业升级,智能制造工厂的落地迫切需要机器视觉带来效率提升、质量提升和产能优化。当下,动力电池企业更关注产线与AI智能、大数据、云计算等数字技术的深度融合,实现制造过程中数据信息资源的收集及智能处理,以此为基础,测算、推演不同的优化方向及路径,带来产品设计和制造工艺方面的提升。康耐视也通过一系列优势产品和服务,正在重新定义工业视觉的未来。

在过去几年,单线产能规模从2GWh提升至4GWh,涂布宽幅从1-1.2m扩大至1.5-1.8m;卷绕速度从12-16ppm提升至25-32ppm,叠片速度从0.25s/PCS提升至0.125s/PCS……这一系列提升都需要自动化、数字化和智能化配套,而康耐视的产品在其中发挥着重要的作用。

目前,全球锂电池产业正在发生深刻变革,动力电池性能、品质竞争升维带动新装备、新工艺迭代加快,锂电设备亟需提升生产效率和稳定性。在此之下,保障质量一致性、产能大幅提升需求、快速响应生产需求、实现设备间有效协同、应对快速迭代的工艺路线成为TWh时代电池规模化制造升级的五大痛点,为此,康耐视通过加强自主研发、深入了解需求,针对性地提出了系统解决方案,快速击破制造升级痛点,助力电池技术创新与精益制造升级。今后,康耐视也将不断打造更加贴合自动化生产线的设备,帮助客户降低成本,实现共赢。

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