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電動車

電池表面檢測

使用深度學習解決方案檢查電池塗層品質

An In-Sight D900 finds defects on an EV battery cell surface during inline inspection

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採用 In-Sight ViDi 深度學習視覺軟體

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焊接之後,便會以耐用的防護塗層包覆電池。此塗層可能會出現的瑕疵,包括塗層下夾雜氣泡與內含物、遍及塗層的刮痕,以及塗層的塗料不足。當這些電池緊密裝入電池模組之後,有數個因素會導致電氣短路或過熱:電池緊緊相靠、每個電池必須乘載的電荷、電池產生的熱度,或未與導熱材料 (TIM) 充分接觸。

電池塗層有許多不同但不會影響功能的微小瑕疵,還會有細微刮痕,看似不起眼卻會讓電池不安全或無法使用。這些缺陷都務必要檢測出來,同時盡量減少剔除有瑕疵但仍具功能性的塗層。

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電池表面可以透過較精密的機器視覺系統進行檢測,像是 In-Sight D900 系列這類嵌入深度學習檢測功能的視覺系統。

康耐視深度學習是使用一組含有合格與有缺陷表面的圖像進行訓練。康耐視深度學習的缺陷探測工具會考慮到圖像內像是光線反射的自然變化,學習識別可接受變化範圍內的表面並判定為合格,以及標示含有不可接受缺陷的表面。

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