Ranger3流媒體相機的“視界”

　　Philipp Mutz正協助電池製造商實現更高效、更節能的生產方式。隨著全球電池需求的急劇增長
，這一需求更顯迫切。SICK正通過為電池生產提供質量保障解決方案
，積極致力於改善氣候變化問題。

　　Ranger3流媒體相機能夠檢測出高壓電池中的異物

　　PHILIPP MUTZ全球電子行業經理

　　電池生產中的質量保障具備

　　巨大的杠杆效應

　　電池製造是一個包含無數工序的複雜過程

　　全球電池需求激增：新近預測顯示，到2030年，全球對鋰離子電池的需求預計將增長三倍。為了滿足這一激增的需求，電池製造商正加緊在亞洲、美國和歐洲新建數百座“超級工廠”。推動這一趨勢的主要

　　利li好hao因yin素su是shi電dian動dong汽qi車che的de推tui廣guang和he普pu及ji，而er電dian動dong汽qi車che是shi實shi現xian氣qi候hou目mu標biao的de重zhong要yao支zhi柱zhu之zhi一yi。同tong時shi，電dian池chi在zai儲chu能neng領ling域yu的de應ying用yong也ye同tong樣yang廣guang泛fan，需xu求qiu迫po切qie。

　　因此，電池製造商正麵臨巨大的挑戰
，即不僅需要建設全新的工廠，還必須優化生產流程，實現更高效、更節能的製造。而這正是SICK的用武之地。憑借智能傳感器解決方案，SICK可幫助電池製造商持續改進其生產工藝。“電池生產中的質量保障具備巨大的杠杆效應
，”SICK全球電子行業經理Philipp Mutz解釋道。這種“杠杆”不僅有助於降低成本，更能改善生產的可持續性。

　　為什麼這麼說？我們以一家電池工廠的實際情況為例。在這些工廠中，產出率通常在75%到85%之間。換句話說，仍有15%到25%dedianchichanpinshuyubuliangpin，beizhijietaotaijinruhuishouhuanjie。zhebujinzaochengbaoguiyuancailiaodesunhao，tongshiyeyiweizhezhenggeshengchanliuchengzhongtourudejuliangnengyuanbeibaibailangfei。

　　舉例來說

，在將高壓電池 (HVB) 裝配到車身時，如果有異物（如一顆螺絲）混入電池模組中，就可能刺穿電池電芯，嚴重時不僅會損壞電池，還可能造成人身安全風險，並對整車係統及零部件造成破壞

　　Philipp Mutz的任務就是降低這部分報廢率，其采取的主要手段之一就是質量保障。“電池製造是一個包含無數工序的複雜過程，”他指出。特別是在新建生產線的初期階段，要使自動化設備和與電池單體化學相關的工藝達到協同、穩定產出優質電池，需要耗費大量時間。然而
，並非所有質量參數都能在過程中輕鬆檢測到。比如

，某一道早期工序（如塗覆）中出現了一個小錯誤，若未被及時發現
，該缺陷電池會繼續進入後續多個耗能巨大的加工步驟。“電池經過多個高能耗的後續工序

，但直到最後才發現存在缺陷，其實為時晚矣。”Mutz解釋到。若能在前期就識別出問題，就能省下整個後續流程的成本與資源。

　　SICK正與機械設備製造商和電池製造商密切合作，致力於在生產早期識別缺陷。SICK能賦予合作夥伴“在線測量”能力。與實驗室測量不同


，實驗室檢測需將產品取出生產線並進行單獨檢查
，而“在線測量”則可以在不脫離生產流程的情況下實現連續
、實時檢測。“我們不僅要具備極高的測量精度，還要兼顧極快的測量速度
，”Philipp Mutz強調。因為工廠的節拍極快，任何測量動作都不能影響整體的生產效率。

　　速度與可靠性是投資高品質測量設備及SICK傳感器解決方案的兩大核心原因。在競爭激烈的電池製造市場中
，即使略微降低不良品率，也能為製造商帶來顯著的潛在收益。“在超級工廠中，不良率哪怕隻下降一點點，都可能帶來客觀的節約
，”Philipp Mutz指出。

　　電池經過多個高能耗的後續工序，但直到最後才發現存在缺陷，其實為時晚矣

　　另一項促使電池製造商堅持高質量保障標準的重要理由是：meitizhongpinfanpuguangdediandongcheqihuoshijian。jinguanbaoxiangongsidejinqiyanjiushujuxianshi，diandongqichedeqihuogailvbingbugaoyuqiyouhuochaiyouchexing，dangongzhongduidiandongchedeanquanxinggulvqueyinmeitibaodaoerbeifangda。“因此，哪怕是極小的風險，也必須盡可能降低，”Mutz強調道。

　　SICK不僅提供在線測量所需的硬件設備，如傳感器、相機和檢測係統，還配備了AI賦能的分析軟件，用於處理生產過程中收集的大量數據。電池製造商可選擇的技術和應用範圍極廣
，從基礎的1D傳感器和2D圖像處理，到先進的3D檢測係統一應俱全。其中一項應用是使用MLG-02光柵檢測電極膜上的破損和孔洞。“通過這種相對簡單且具成本效益的光學方法，我們能在電池生產初期確保電極膜的質量
，”Mutz表示。一旦發現有缺陷的材料，係統即可立即將其剔除，避免其進入後續流程。

　　其它典型應用還包括：測量電極引出端的距離（使用InspectorP61x 2D視覺傳感器）；檢測棱柱形電芯及其絕緣膜上的劃痕、凹痕和氣泡（使用3D-BVA / Ruler或Ranger3）；檢測模組和電池包的焊點（彙流排）（使用D-BVA

、Ruler係統）。

　　揭示痕跡

　　為了應對日益嚴苛的檢測需求，我

　　們開發出一項全新技術：Surface+

　　“ 為了應對日益嚴苛的檢測需求
， 我們開發出一項全新技術：Surface+，”Philipp Mutz指出。Surface+是一項融合了2D與3D技術、基於規則的圖像處理以及深度學習算法的創新解決方案，可檢測電池殼體及其貼附絕緣膜表麵的缺陷

，比如劃痕、電解液殘留等。這種顛覆性方法在電池單體最終檢測環節中發揮著關鍵作用。

　　整體而言，人工智能 (AI) 與深度學習在質量保障中的作用日益凸顯。比如
，SICK的SICK Nova異常檢測軟件可用於執行複雜檢測任務
，如對電池表麵、焊點、膠jiao合he點dian以yi及ji焊han錫xi點dian進jin行xing智zhi能neng分fen析xi。該gai軟ruan件jian特te別bie適shi用yong於yu傳chuan統tong基ji於yu規gui則ze的de圖tu像xiang處chu理li難nan以yi覆fu蓋gai或huo成cheng本ben極ji高gao的de場chang景jing。用yong戶hu可ke基ji於yu實shi際ji樣yang本ben對dui傳chuan感gan器qi進jin行xing訓xun練lian，從cong而er在zai生sheng產chan早zao期qi有you效xiao識shi別bie缺que陷xian。因yin此ci，SICK的傳感器係統正在為未來電池生產奠定堅實的基礎。