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推動(dòng)電動(dòng)汽車發(fā)展:利用機(jī)器視覺和人工智能提升鋰離子電池質(zhì)量

推動(dòng)電動(dòng)汽車發(fā)展:利用機(jī)器視覺和人工智能提升鋰離子電池質(zhì)量


在邁向可持續(xù)未來的過渡期,電動(dòng)汽車(EV)正在不斷發(fā)展的綠色能源領(lǐng)域中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。由于技術(shù)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)實(shí)惠,加上政府對(duì)綠色能源計(jì)劃的支持,電動(dòng)汽車銷量一直呈指數(shù)級(jí)增長。

根據(jù)世界資源研究所(數(shù)據(jù)摘自國際能源署)開展的研究分析,在2022年全球銷售的乘用車中,10%為純電動(dòng)車,相比五年前增加了10倍。挪威的純電動(dòng)車銷量占乘用車銷量的80%,位居世界第一,其次是冰島(41%)、瑞典(32%)、荷蘭(24%)和中國(22%)。

中國是全球最大的汽車市場,地位不容小覷。2022年,中國的電動(dòng)汽車銷量超過世界其他地區(qū)的總和。中國還對(duì)電動(dòng)汽車制造開展戰(zhàn)略投資,中國消費(fèi)者可選的電車類型高達(dá)300多種。

相比之下,歐盟(12%)和美國(6%)的電動(dòng)汽車銷量占乘用車總銷量的比例較低。盡管如此,這兩個(gè)市場也處在快速增長中。在美國,市場領(lǐng)導(dǎo)者特斯拉于2023年大幅降價(jià),這為競爭對(duì)手施加了壓力,使它們也不得不考慮降低銷售價(jià)格。2023年,新款電車的平均價(jià)格降幅達(dá)22%,降至50,683美元。在美國,電車與其他車型之間的平均價(jià)格差距低于3,000美元。目前,當(dāng)汽車制造商正在摸索發(fā)展道路之時(shí),美國電車的供應(yīng)已超過需求。

圖片 1.png資料來源:世界資源研究所

電車成本、一次充電里程以及電池充電時(shí)間等因素都會(huì)影響電車的發(fā)展。專家預(yù)測,當(dāng)電車的購買、持有和運(yùn)營成本低于傳統(tǒng)燃?xì)馄嚂r(shí),電車技術(shù)將達(dá)到臨界點(diǎn),并迎來迅速發(fā)展。

隨著電車需求的持續(xù)增長,而電池組是電車運(yùn)作的核心組件,因此對(duì)電池組的深入研究也變得勢在必行。目前,鋰離子電池組(LIB)是在電動(dòng)汽車中廣泛使用的電池類型,具有高能量密度、高電壓、高穩(wěn)定性、低重量和長使用壽命等特征。

本文探討了電動(dòng)汽車的發(fā)展趨勢、電池組的關(guān)鍵作用以及LIB制造的復(fù)雜性,同時(shí)討論了為何機(jī)器視覺檢測和人工智能(AI)對(duì)行業(yè)變革起到至關(guān)重要的作用。

電動(dòng)汽車和鋰離子電池發(fā)展趨勢

根據(jù)Grandview Research的研究,電動(dòng)汽車的普及推動(dòng)了全球LIB產(chǎn)量的顯著增長。據(jù)估計(jì),2023年LIB的全球市場規(guī)模為544億美元,預(yù)計(jì)2024年至2030年的復(fù)合年均增長率(CAGR)為20.3%。

各國政府和相關(guān)行業(yè)正通過激勵(lì)措施,優(yōu)先考慮向可持續(xù)和環(huán)境友好型交通工具的轉(zhuǎn)變,從而為實(shí)現(xiàn)氣候目標(biāo)提供支持。在此背景下,電動(dòng)汽車需求也隨之增加。LIB已成為奠定這場汽車革命的基石。LIB電池為電動(dòng)汽車提供動(dòng)力,滿足里程和性能需求,使其能夠與傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車競爭。


電池組的關(guān)鍵作用

電池組是每輛電動(dòng)汽車的核心,這一重要組件不僅決定了汽車性能,也決定了汽車的行駛里程。每個(gè)電池組由模塊組成,而模塊則由與常見AA電池類似的單體電池組成。

LIB是當(dāng)前電動(dòng)汽車電源的黃金標(biāo)準(zhǔn),因此這些電池的制造和檢測顯得尤為重要。正如《電動(dòng)汽車電池創(chuàng)新專題報(bào)道》技術(shù)簡報(bào)中所解釋的,考慮到技術(shù)成熟且制造成本較低,大多LIB使用的是圓柱形電池。自2008年以來,電動(dòng)汽車LIB電池組的平均成本下降了89%,從1,355美元/千瓦時(shí)(kWh)降至2022年的153美元/千瓦時(shí),預(yù)計(jì)到2026年將進(jìn)一步降至100美元/千瓦時(shí)。

圓柱形電池是首批大規(guī)模生產(chǎn)的一種鋰電池類型,由陽極、隔板和陰極片夾在一起,然后卷起構(gòu)成圓柱形。這種形狀使電池能夠承受更大的內(nèi)部壓力而不變形,因此非常適合自動(dòng)化制造。

圖片 2.png鋰離子電池內(nèi)部構(gòu)造。(圖片來源:Teledyne DALSA)


然后,電池單元被裝在翻蓋塑料外殼中,組成一個(gè)模塊。然后將多個(gè)模塊組成電池組,為電動(dòng)汽車輸送動(dòng)力。每輛車需要數(shù)百至數(shù)千個(gè)電池單元,電池組是最終決定車輛重量和費(fèi)用的關(guān)鍵決定因素。  

Alan Eddy是系統(tǒng)集成商Tensor ID的首席技術(shù)官,該公司與業(yè)內(nèi)頂級(jí)鋰離子電池制造商和頂尖電動(dòng)汽車公司合作?!皺z查電車電池時(shí),檢查系統(tǒng)必須解決多重挑戰(zhàn),包括徹底檢查每個(gè)電池單元是否存在銹跡或凹痕等問題。只要一個(gè)電池單元受損,整個(gè)電池組的壽命就會(huì)縮短”,Alan Eddy說道。


LIB制造和檢驗(yàn)

LIB的制造過程十分復(fù)雜,涵蓋從采購原材料到組裝電池單元和最后的電池組包裝等步驟。在此過程中,詳細(xì)的質(zhì)量檢查對(duì)確保電池的效率和安全性至關(guān)重要。

檢查貫穿電池制造的各個(gè)階段,包括:

1. 檢查用于制造電極(陰極和陽極)的箔片

2. 裝配不同階段的檢查

3. 檢查已組裝完成的電池單元和模塊

由于生產(chǎn)的可變性以及缺陷對(duì)性能和安全性的潛在影響,電池制造中的質(zhì)量控制提出了重大挑戰(zhàn)。識(shí)別內(nèi)部缺陷(尤其是微觀缺陷)是一項(xiàng)艱巨任務(wù)。這就是機(jī)器視覺和人工智能大顯身手之處。

在電池制造背景下,機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)可通過無與倫比的準(zhǔn)確性、速度和效率,分析復(fù)雜細(xì)節(jié),從而提升電動(dòng)汽車電池組的性能。優(yōu)化質(zhì)量檢測可延長電池壽命和續(xù)航時(shí)長。

如果一輛電動(dòng)汽車內(nèi)置95千瓦時(shí)的電池組(例如特斯拉S型),每千瓦時(shí)的總成本為150美元,僅電池耗費(fèi)的生產(chǎn)成本就高達(dá)1.43萬美元。因此,綜合考慮保修成本、客戶滿意度和品牌聲譽(yù)等方方面面,電池質(zhì)量都是電動(dòng)汽車制造商的重要因素。

在Tensor ID,系統(tǒng)集成商創(chuàng)建了機(jī)器視覺系統(tǒng),用于檢測完整的電動(dòng)汽車電池單元和模塊,而機(jī)器視覺則可用于檢測的任何階段,包括制造和組裝。Eddy說:“多年來,我們一直在供應(yīng)條形碼閱讀器相機(jī),來開展這些檢測,但機(jī)器視覺檢測所做的遠(yuǎn)不止這些。為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和提高效率,電池制造商需要從頭到尾重新審視檢測過程的每個(gè)環(huán)節(jié)?!?/p>

Tensor ID的視覺檢測系統(tǒng)使用Teledyne DALSA面陣相機(jī),逐個(gè)檢測電池單元,因?yàn)樵谏w上翻蓋外殼前電池單元就已完全組裝好了。電池制造商關(guān)心的問題包括如何讀取條形碼、識(shí)別銹跡和凹痕以及確定極性。

圖片 3.png 

人工智能改善了檢測性能,并可識(shí)別銹跡。Teledyne DALSA的四臺(tái)高分辨率相機(jī)用于檢查電池模塊。(圖片來源:Tensor ID)

因?yàn)槊總€(gè)電池單元是裝在盒子里從供應(yīng)商處運(yùn)來,因此會(huì)部署一臺(tái)機(jī)器人,每次取出一塊電池進(jìn)行檢查。在將每個(gè)單獨(dú)電池單元放入翻蓋模塊前,必須對(duì)其進(jìn)行檢查。為準(zhǔn)確檢查電池組,Tensor ID使用了四臺(tái)Teledyne DALSA Genie Nano相機(jī),用于捕捉從整個(gè)三英尺寬電池組中“拼接”的圖像。

檢查銹跡時(shí),使用基于人工智能的軟件平臺(tái)對(duì)圖像進(jìn)行分類?!叭斯ぶ悄芤炎兏锪穗姵貦z測領(lǐng)域。由于電池單元具有會(huì)反光的光亮表面,因此銹跡特別難以識(shí)別”,Eddy說道。Tensor ID系統(tǒng)使用Teledyne DALSA Astrocyte AI訓(xùn)練工具,來訓(xùn)練人工智能模型,以識(shí)別銹跡和其他缺陷(如指紋或灰塵)間存在的差異。然后,該系統(tǒng)可識(shí)別并剔除任何存在銹跡的電池單元,這種材料侵蝕會(huì)損害電池的有效性。

除檢查外,人工智能在優(yōu)化電池性能方面也發(fā)揮著重要作用。人工智能驅(qū)動(dòng)的算法可分析大量數(shù)據(jù),對(duì)電池管理系統(tǒng)(BMS)進(jìn)行微調(diào),從而提高效率,延長電池壽命。在人工智能引領(lǐng)下,智能充電將對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響,使充電過程對(duì)電車司機(jī)而言更智能、更方便。


機(jī)器視覺檢測對(duì)LIB的益處


準(zhǔn)確度和精確度

機(jī)器視覺檢測具有高準(zhǔn)確性、高精確度,并且能為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)提供支持。傳統(tǒng)檢測方法可能會(huì)忽略微小缺陷,但這些缺陷可能嚴(yán)重影響電池性能。與人工智能相結(jié)合,機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠檢測極其微小缺陷(例如130微米的凹痕),大約相當(dāng)于人類的發(fā)絲寬度。這確保檢測過程中具有高準(zhǔn)確度和高精確度。


效率和速度

機(jī)器視覺不僅能提高檢測過程的準(zhǔn)確性,還能提高效率和速度。自動(dòng)化系統(tǒng)可快速分析大量電池,縮短生產(chǎn)時(shí)間、降低成本。這種效率不僅有益于制造商,也有助于提升電車生產(chǎn)的整體可擴(kuò)展性。


安全性和可靠性

確保電動(dòng)汽車的安全性和可靠性至關(guān)重要。機(jī)器視覺檢測在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)上發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,能夠識(shí)別潛在缺陷,而這些缺陷可能會(huì)損害電池組的完整性,并影響電池的滿充能力。機(jī)器視覺能夠剔除劣質(zhì)電池,避免其進(jìn)入市場,這有助于提升電動(dòng)汽車的整體安全性及電源可靠性。


電池和電動(dòng)汽車未來趨勢

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,電動(dòng)汽車電池的前景一片光明。固態(tài)電池發(fā)展可提高能量密度和安全性,是值得關(guān)注的關(guān)鍵趨勢之一。同時(shí)還將探索下一代材料,以改善電池性能和可持續(xù)性。目前,電動(dòng)汽車的平均續(xù)航里程為219英里,但無鈷電池的一次充電續(xù)航里程可達(dá)500英里。新的固態(tài)電池正在測試中,充電時(shí)間僅為七分鐘。

除技術(shù)進(jìn)步外,電池制造的可持續(xù)發(fā)展也是行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn),包括探索創(chuàng)新的電池回收方法,以盡可能減少對(duì)環(huán)境的影響,并采用循環(huán)經(jīng)濟(jì)方法,在新電池中回收利用舊電池材料。


結(jié)論

目前,交通運(yùn)輸產(chǎn)生的溫室氣體排放占全球溫室氣體排放量的27%;用電動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)或混合動(dòng)力發(fā)動(dòng)機(jī)取代內(nèi)燃機(jī)有助于減少全球污染。為成功實(shí)現(xiàn)向電動(dòng)汽車的過渡,制造商了解他們必須專注于確保高質(zhì)量的LIB,因?yàn)長IB是電動(dòng)汽車中重要且昂貴的組件之一。

在電動(dòng)汽車電池制造的動(dòng)態(tài)發(fā)展過程中,機(jī)器視覺檢測正作為一股變革力量涌現(xiàn)。來自Tensor ID的Alan Eddy總結(jié)說:“電動(dòng)汽車電池的檢查十分復(fù)雜;即使失敗率僅為1%,也會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果”。電池組不僅是電動(dòng)汽車的“心臟”,而且也是供應(yīng)電源的“發(fā)電站”。將人工智能精度與質(zhì)量控制要求相結(jié)合,機(jī)器視覺可確保電池組的可靠、安全和高效運(yùn)作。展望未來,人工智能整合、尖端電池技術(shù)發(fā)展以及對(duì)可持續(xù)發(fā)展的承諾有望重塑電動(dòng)汽車行業(yè),使之成為更清潔、更智能和更可靠的交通選擇。

 

關(guān)于作者

Matthias Moser是Teledyne DALSA的業(yè)務(wù)開發(fā)負(fù)責(zé)人,與系統(tǒng)集成商合作開發(fā)各種應(yīng)用,包括電池檢測。Matthias的工作地點(diǎn)位于加拿大安大略省基奇納。

 


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黃莉
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