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전기차

사출 씰 검사

딥러닝 솔루션으로 배터리 셀 사출 씰 용접 검사

Cognex deep learning ensures injection seals are properly executed

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배터리 셀의 상단 캡을 용접하고 테스트한 후 배터리 내의 전극을 전도하는 액상 전해질을 채웁니다. 충전이 완료되면 충전 구멍을 용접하여 밀봉합니다. 양극, 음극, 전해질의 열 손상 위험을 방지하기 위해 이 작업은 저열 레이저 용접 방법으로 실시됩니다.

전해질 오염 또는 용접 결함으로 전해질이 누수되면 셀 효율이 떨어집니다. 충전 및 밀봉된 셀을 전기로 테스트하여 모듈에 셀이 설치되기 전 문제 유무를 파악할 수는 있지만, 이 방법을 완전히 신뢰할 수 없습니다. 사출 씰 용접의 적절한 평가는 배터리 전체의 기능과 수명을 보장하는 핵심 요소입니다.

코그넥스 딥러닝은 나무결 트림 또는 탄소 텍스처 패턴 조각이 설치되기 전 쉽고 자동으로 식별될 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션은 각 데코레이션 패널 종류에 대해 수많은 예제를 포함한 라벨 이미지 세트를 바탕으로 트레이닝됩니다. 이 데이터 세트를 사용해 코그넥스 딥러닝이 매우 흡사한 나무결 또는 그 밖의 패턴을 서로 구분하여 항상 사양에 따라 올바른 패널 종류가 설치되도록 보장합니다.

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