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导读:Dragonfly可建立深度学习模型,在发现潜在缺陷方面具有极高的灵敏度,能够适应不同生产商的具体需求。
近日,在2023德国斯图加特质量控制测试及仪器仪表展览会(Control Show)上,Comet Yxlon(依科视朗)发布了一款全新的自动分析软件,这款软件可用于改善电池产品的质量控制。
随着新能源汽车市场的崛起,电池制造市场在近几年中被带动并获得了巨大的增长潜力。同样,为了确保电池产品的性能和安全,对检测技术的需求则处于不断增长中,提高生产良率和提升电池制造商的产能变得越来越重要。X射线技术则是这一问题的最佳解决方案,尤其是计算机断层扫描(CT)技术,这一技术特别适用于检测分析电芯,模组,甚至是整个电池包的内部细节及潜在缺陷。
为了确保复杂并且作为主要蓄能作用的电池单元能够正常发挥效能,在生产过程中则不能出现任何差错。有诸多因素会导致产品失效,如:断裂、气泡夹杂、异物、变形褶皱、极耳焊接缺陷,以及正负极极片对齐不良等。当发生极片对齐度不良缺陷时,可使阴阳极相互接触从而导致短路,电池将会变得非常危险,甚至导致自燃起火。安全问题在电池检测中始终是最重要的环节。因此,检查并测量极片对齐度是最优先的首要任务。
客观、可靠、且可重复的检测结果通常在CT检测过程中的只能通过软件分析并实现。同时,软件的另一个优势则是可以稳定且持续的工作。依科视朗3D可视化图像分析软件——Dragonfly,可建立深度学习模型,在发现潜在缺陷方面具有极高的灵敏度。此外,该自动分析功能够适应不同生产商的具体需求。电池深度检测能够实现全自动的极片对齐度检测,在合适夹具的辅助下甚至可以实现整个产品批次性检测。检测报告同样会以自动的方式生成,提供有关每个电信的状态信息,所获取的大数据则能够被用于生成趋势统计,帮助优化生产工艺,大幅提高生产良率。
来源于:仪器信息网
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