파우치 표면 검사

코그넥스 딥러닝을 통해 파우치형 EV 배터리를 검사할 수 있습니다.

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파우치형 배터리 셀은 가스 제거 공정 중 불규칙한 형태로 생성됩니다. 지그 형성 후 셀 파우치는 압착되어 표면 평탄화를 거치게 됩니다. 파우치가 균일하고 주름이 없고 휘어짐이 없도록 하는 것이 중요합니다. 셀 배터리 제조업체는 이러한 단계 사이에 표면 결함을 포착하기 위한 자동화된 검사 시스템을 적용합니다. 파우치의 복잡한 표면 텍스처로 인해서 잡음이 심하고 혼동되는 배경이 형성되어 주름, 기체 방울, 기타 결함이 잘 보이지 않을 수도 있습니다. 셀 파우치의 형태는 파우치마다 크게 달라질 수 있기 때문에 모든 결함을 직접적으로 검색하는 작업은 매우 복잡하고 많은 시간이 소요될 수도 있습니다.

Cognex Deep Learning는 딥러닝 기반 비전 알고리즘을 이용해서 주석 적용 이미지 학습을 통해 기체 방울이나 주름 같은 결함을 식별합니다. 이 모델은 결함에 해당되지 않는 자연적인 변형을 포함한 파우치 표면의 정상 모습을 학습합니다. 모델의 정상적 외형에서 벗어난 모든 특징은 비정상으로 분류됩니다. Cognex Deep Learning는 이러한 방법으로 광범위한 결함 라이브러리 없이도 높은 신뢰성과 일관성으로 모든 비정상적인 요소들을 감지합니다.