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Consumer Product bottles on conveyor belt

Beni di consumo

Rilevamento di difetti su griglie di batterie

Ispeziona le griglie di separazione per individuare eventuali difetti prima dell'installazione

Sistema di visione che ispeziona griglie di batterie per rilevare eventuali difetti

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Le batterie ricaricabili NiCd di grande formato utilizzate nei veicoli elettrici, nello stoccaggio di rete e nelle applicazioni industriali sono costituite da blocchi di più celle di batteria. Ogni cella della batteria è costituita da piastre anodiche e catodiche separate l'una dall'altra da griglie o maglie che consentono la libera circolazione dell'elettrolita in tutta la cella. Una volta sigillate, tali batterie possono funzionare senza richiedere manutenzione per anni.

Le griglie di separazione sono essenziali per mantenere la durata della batteria. Curvature, spazi vuoti e altri difetti in una griglia provocheranno una minore separazione elettrica tra le piastre, perdite elettriche e una minore durata della batteria. Le superfici della griglia o della rete sono complesse e fragili. I difetti derivanti dalla produzione e dalla manipolazione possono essere minimi, presentare una varietà di aspetti ed essere posizionati in modo casuale ovunque sulla superficie complessa della griglia. La visione industriale convenzionale ha difficoltà nel rilevare in modo affidabile questo tipo di difetto localizzato in modo casuale.

Una volta che una singola cella è stata sigillata prima dell'installazione nella batteria, non può più essere ispezionata. Se una ridotta capacità di trattenere una carica viene rilevata soltanto durante il test finale, l'intera batteria dovrà essere scartata.

Il Deep Learning di Cognex garantisce che le griglie di batterie siano prive di difetti prima dell'installazione. Lo strumento di rilevamento di difetti apprende a riconoscere l'aspetto di una griglia di batteria priva di difetti da una piccola serie di immagini di griglie di separazione conformi. Successivamente, lo strumento identifica anche piccoli difetti in una griglia di batteria, indipendentemente dalle dimensioni, dall'aspetto o dalla posizione e non fa passare l'ispezione alle griglie che presentano qualsiasi anomalia.

Se il design o il modello della griglia di batteria cambia, il Deep Learning di Cognex esegue nuovamente l'addestramento su immagini del nuovo design in pochi minuti e torna operativo in linea per l'ispezione del nuovo design senza necessità di alcuna programmazione.

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