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Aug 20, 2023

Calidad de la batería del vehículo eléctrico

La necesidad de prestar más atención a la calidad de fabricación de las baterías para vehículos eléctricos se ha vuelto cada vez más importante con la creciente popularidad de los vehículos eléctricos e híbridos. producción en masa de

La necesidad de prestar más atención a la calidad de fabricación de las baterías para vehículos eléctricos se ha vuelto cada vez más importante con la creciente popularidad de los vehículos eléctricos e híbridos.

La producción en masa de baterías de iones de litio presenta a los fabricantes una variedad de desafíos. De hecho, muchos procesos nuevos se están empleando mediante prueba y error. Pero los productores de baterías y sus clientes OEM todavía están centrados en encontrar soluciones que proporcionen la mayor autonomía posible y al mismo tiempo eviten problemas de calidad y fallos de funcionamiento que podrían dar lugar a costosas retiradas del mercado.

Sellar adecuadamente las cajas y cubiertas de las baterías de iones de litio es fundamental para el rendimiento, la seguridad y la calidad generales de la batería. Las aplicaciones de dosificación automatizada de baterías deben ser precisas para lograr el máximo rendimiento y evitar fugas peligrosas de humedad y gas.

Hoy en día, se utilizan varios métodos para sellar cajas y cubiertas de baterías, incluidas juntas de espuma de poliuretano in situ, perlas altas de uretano y espuma autoexpandible.

Las bolsas de baterías también deben unirse mediante la aplicación de adhesivos termofusibles sensibles a la presión o adhesivos a base de agua. El adhesivo se rocía sobre las bolsas de la batería y las bolsas se unen para formar un módulo de batería.

Un desafío importante para estas aplicaciones es garantizar que el adhesivo termofusible realmente se haya aplicado a la bolsa, ya que es difícil verificar que el pegamento transparente y fino se haya colocado correctamente.

La variación entre piezas es una preocupación para la mayoría de los componentes en la fabricación de automóviles; Esto es especialmente cierto en el caso de las baterías. En los diseños llamados “patinetas”, los paquetes de baterías están empaquetados en el piso entre los ejes del vehículo, lo que a menudo resulta en ondulaciones e imperfecciones en las grandes cubiertas de las baterías.

Sin embargo, se requiere un sellador de cobertura sin espacios para garantizar la calidad general y evitar problemas de seguridad. Debido al tiempo del ciclo, no es posible reprogramar los robots dispensadores de piezas individuales para adaptarse a variaciones de este tipo.

Superar la variación entre piezas y aplicar el sellador según las especificaciones ha demostrado ser un desafío importante que requiere retroalimentación en línea y ajustes de las boquillas en tiempo real a medida que se dispensan las gotas de sellador.

Otra preocupación es cómo dispensar consistentemente el volumen correcto en el lugar correcto, ya sea mediante un sellador de cobertura o TIM. La viscosidad del material, los cambios del cilindro, las fluctuaciones de la humedad a lo largo del día y los cambios de velocidad del robot afectan el volumen real dispensado. Para tener en cuenta estos factores, se necesita retroalimentación de circuito cerrado con el dispensador, el robot y algún tipo de sistema de visión en línea.

Como ocurre con toda la robótica, la dosificación automatizada se basa únicamente en la programación para completar una tarea. Para superar los desafíos de fabricación de baterías, se requiere “visión” para que el robot y el dispensador funcionen de manera óptima.

Algunos dispensadores indican la cantidad de adhesivo o sellador que se dispensa, pero no pueden determinar si se ha aplicado el material o dónde. Por ejemplo, un dispensador y un robot pueden ejecutar una ruta programada y dispensar sellador independientemente de que una pieza esté presente o no. Si la pieza se mueve o fija incorrectamente, es posible que el material se distribuya en una ubicación incorrecta o en el piso de la planta.

La visión artificial proporciona datos para evaluar cómo se está realizando el proceso de dispensación. Permite a los ingenieros ver y registrar si los adhesivos o selladores dispensados ​​se han colocado correctamente en una pieza. La visión artificial también garantiza que el material dispensado cumpla con las especificaciones de ancho, alto y volumen establecidas por el fabricante.

Se requieren sistemas de inspección para controlar el proceso de dispensación para la fabricación de baterías. Vision proporciona datos para la trazabilidad de las piezas, lo cual es vital para los OEM preocupados por la calidad general, los problemas de garantía y los posibles retiros del mercado.

Existe una variedad de tipos y casos de uso para sistemas de visión, incluidas tecnologías 2D y 3D, así como aplicaciones posteriores a la inspección y en línea. Una desventaja importante de la visión 2D es que no se evalúa el volumen, que es una medida crucial en el proceso de dispensación. Muchos sistemas de visión 2D son posteriores a la inspección, lo que significa que solo comienzan después de que se ha aplicado el sellador y requieren espacio adicional (un bien preciado de fabricación) para plataformas de iluminación, cámaras, accesorios y otros equipos de automatización.

Además, la visión 2D no puede descifrar la diferencia entre una pieza y el cordón adhesivo cuando el color de la pieza y el material adhesivo son iguales (negro sobre negro o gris sobre gris) porque las cámaras no pueden distinguir el contraste entre los dos. .

Existen muchas ventajas al utilizar un sistema de inspección 3D en línea robusto. Cuando la inspección se completa en línea, no hay necesidad de tiempo de ciclo adicional, espacio en el piso ni más accesorios. Con la visión 3D, se mide el volumen y el color del material y de la pieza pueden ser iguales sin afectar la capacidad del sistema para proporcionar mediciones precisas.

Otra ventaja: sin una imagen 3D de la cuenta, sería imposible reconocer si no cumplió con las especificaciones de altura y volumen del centro porque la boquilla atravesó el centro. Finalmente, el mayor beneficio de la visión 3D en línea es su capacidad de proporcionar retroalimentación en tiempo real al robot y al dispensador para el control del proceso.

Los sistemas de visión pueden proporcionar una gran cantidad de datos, como el volumen, la altura, el ancho y la ubicación de las perlas dispensadas en cada pieza dispensada. Esta es una gran información, pero sólo si se puede utilizar.

Con este fin, los programas de análisis de datos pueden proporcionar una visualización clara del rendimiento de dosificación y permitir mejoras continuas en eficiencia y calidad. Los usuarios pueden incluso identificar ciertos días u horas en las que ocurren problemas de producción y monitorear el desempeño en tiempo real. El análisis de datos de tendencias y variaciones en línea también puede proporcionar los detalles necesarios para programar el mantenimiento preventivo.

También está claro que los procesos de dosificación pueden beneficiarse enormemente de los sistemas de visión robótica. El desafío es cómo mejorar mejor el proceso utilizando los datos proporcionados por el sistema de visión.

El aprendizaje automático, el control de procesos y la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a mejorar los procesos de dispensación de baterías. Utilizando datos recopilados por visión artificial, se puede implementar IA para ajustar los procesos y cumplir con las especificaciones en cada ciclo de dispensación. Por ejemplo, si se omite una burbuja o un espacio en el ciclo original, la IA puede tomar el control del robot y el dispensador para llenar el espacio antes de pasar a la siguiente pieza, lo que genera ahorros significativos en costos de mano de obra y desguace.

Cuando se proporciona retroalimentación en tiempo real, el software de inteligencia artificial también puede realizar ajustes para superar la variación entre partes. Vision puede detectar la ondulación de una pieza no programada en la trayectoria original del robot. Luego, el software puede calcular y enviar el desplazamiento Z y X al robot y ajustar la ruta sobre la marcha. Esto evita que la boquilla choque y dispensa una gota de precisión en la ubicación correcta.

También se pueden lograr ahorros de costos y materiales mediante el control de procesos en línea. Los selladores, TIM y adhesivos pueden ser costosos y costar hasta 180 dólares por galón. Garantizar que se distribuyan volúmenes específicos en los componentes de la batería es fundamental para mantener los programas dentro del presupuesto.

La visión artificial puede inspeccionar el volumen de material dispensado en una pieza, lo que hace posible que el software aprenda y ajuste los comandos de flujo en el siguiente ciclo. Coherix 3D Volume Adaptive Control utiliza este método en la fabricación de baterías para dispensar hasta un 40% menos de material, sin dejar de cumplir con las especificaciones de volumen.

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