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Véhicules Électriques

Inspection du soudage des capuchons

Évaluez les soudures réalisées à basse température sur les cellules de batterie grâce aux solutions basées sur le Deep Learning

Cognex deep learning inspection weld seams after the EV battery cap is attached to the cylinder

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Une cellule de batterie avec des défauts de fabrication affecte l'efficacité, crée une charge non homogène entre les cellules, ce qui complique la gestion de la batterie, et raccourcit la durée de vie du bloc de batterie dans son intégralité. Il est difficile de remédier aux erreurs survenues lors de la fabrication des cellules une fois qu'elles ont été assemblées en modules et en blocs.

Une fois que les électrodes et le séparateur sont placés dans le boîtier d'une cellule cylindrique et que ce dernier est rempli d'électrolyte, il est fermé par un capuchon. Pour éviter d'endommager les composants électriques fragiles dans le boîtier, il est nécessaire de recourir à une méthode de soudage à basse température, généralement le laser. Ces soudures doivent être précises pour garantir l'étanchéité du joint tout autour du capuchon. Le résultat ainsi obtenu doit être examiné et passer l'inspection avec succès avant que la cellule ne puisse être utilisée dans un module de batterie ou en tant que cellule individuelle. Une fuite d'électrolyte causée par une soudure défectueuse réduirait l'efficacité de la cellule et risquerait d'entraîner des courts-circuits dans la batterie.

Une évaluation adéquate des soudures des capuchons est essentielle pour garantir le fonctionnement et la durée de vie de la batterie toute entière. Ces soudures peuvent présenter une apparence extrêmement variable ainsi qu'un large éventail de défauts, mais aussi de nombreuses autres variations qui n'ont pas d'incidence sur les performances de la batterie. Il est quasiment impossible de faire la distinction entre les variations esthétiques et les variations fonctionnelles significatives avec un système de vision classique, car elles se ressemblent énormément.

Les outils de détection des défauts et de classification de Cognex Deep Learning sont entraînés sur un large éventail de variations de soudures. Le système apprend ensuite à classer et à distinguer avec précision différents types de défauts, quelles que soient les variations de l'objet et de la soudure.

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