机器视觉如何赋能锂离子电池的未来
发布时间：2021-6-2 11:06
发布者：eechina
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电动汽车和太阳能发电系统中使用的锂离子电池将成为推动绿色革命的驱动力。 作者：Teledyne Dalsa 以典型的电动汽车特斯拉Model S车型为例，其使用了超过7600节锂离子电池。在不久的将来，这种使用大量电池的情况不会被视作典型，而是会被认为很奇怪。 在未来几十年，要过渡到绿色能源就必须相应地增加电池的产量并提高其创新性。锂离子电池将在不远的将来成为绿色能源革命的主力军，为几乎所有东西储存能量，涵盖从电动汽车到飞机，再到家庭和商业建筑。 锂离子电池有三种类型：圆柱形、袋状和方形（也称为电池罐）。智能手机通常使用袋状电池，而大多数家用电器则使用圆柱形电池。 全世界的电池产量正在快速攀升。特斯拉于2015年在内华达州的斯帕克斯建成了其第一家“超级工厂”，用于生产蓄电池。特斯拉的另一家“超级工厂”位于纽约州的布法罗市，于2017年投入运营，主要生产太阳能电池。该公司计划在未来几年在德国柏林和美国德克萨斯州首府奥斯汀再开设两家工厂。欧洲电池公司Northvolt也计划于2021年在瑞士的Skellefteå开始大规模建造一个超级工厂。 向绿色能源过渡为全球经济的新行业提供了一条长长的跑道。随着对太阳能电池和蓄电池的需求增加，制造业将从中受益，并且随着新技术的发展，产业生态系统将得到发展，为制造业的高速增长和高生产力提供支持。锂离子电池目前正处于生态和经济革命的前沿。 锂离子电池是如何制造的 虽然锂离子电池的重要性不言而喻，但从概念上而言，锂电池的结构非常简单。结构上，锂离子电池的阴极（带正电荷）和阳极（带负电荷）电极片交替堆叠，每层之间用隔膜隔开。电极片之间注入液态或固态电解液，以促进阴极片和阳极片之间的能量转移。 
锂离子电池的结构。与金属电池相比，锂离子电池在运行和充电过程中更加稳定。锂离子电池的能量密度通常是镍镉电池的两倍，但其往往比其他电池更重。 阴极片通常由铝箔制成，而阳极片则通常由铜箔制成。每一片均涂以特定材料，以提高导电性、效率和粘合力。 活性材料：决定了锂离子电池的容量、电压和特性。阴极活性材料通常包括锂钴氧化物、锰酸锂氧化物或磷酸铁锂。阳极片则通常涂有某种碳材料，如石墨或钛酸锂。 粘合剂：用于将混合物粘附在箔材上。 溶剂：促进浆料中材料的混合，使混合物能够涂附在电极片上。 此外，阴极还含有导电剂，以降低电池内阻并提高导电性。 电极之间的隔膜由多孔聚烯烃薄膜材料制成，该材料涂有芳香族聚酰胺涂层，然后切割成一定尺寸。当电极片叠放完成后，电极片将采用以下三种主要形式之一（圆柱形、袋状或方形）放入电池壳中。根据电池的形状和特性，电池壳将包括外部正极和负极端子（以与被供电设备连接）、外壳与电极堆之间的绝缘层、垫圈、排气孔和其他元件。 
圆柱形电池是首个批量生产的锂电池类型之一，它由阳极片、隔膜和阴极片按顺序堆叠并卷绕而成。圆柱形电池非常适合自动化生产，其形状使得电池能够承受更高水平的内部压力而不变形。圆柱形电池通常用于医疗器械、笔记本电脑、电动自行车和电动工具中，并且是特斯拉汽车庞大电池组中的一个组成部分。 使用相机实现锂离子电池的质量保证 尽管从概念上而言，锂离子电池的制造很简单，其由有涂层的电极叠片和电解质溶剂组成，但实际生产过程相当复杂且敏感。电极的涂层厚度对电池的性能甚至稳定性都有着很大的影响。 采用机器学习算法的线扫描相机可有助于在锂离子电池制造的质量保证阶段实现自动化和优化。以Teledyne DALSA的Linea系列相机为例，此款线扫描相机可以安装在工厂生产线上，可在制造过程中自由移动，从而监控材料的生产。线扫描相机非常适合用于检查电极片，这是因为电极片从卷绕到涂层再到堆叠的过程均以高速运行。 
检测相机的激光轮廓仪可覆盖锂离子电池的整个制造过程。这些相机可以测量电极片和涂层的厚度，查找电极片上的表面缺陷，如凹痕、划痕或弯曲边缘，测量圆柱形或袋状电池的电池壳尺寸，并监控电池外部端子的焊接质量。 
锂离子电池的发展潜力 电动汽车销量与内燃机车销量的比例通常可以预测锂离子电池增长率的分界线。预计到2025年，电动汽车将占汽车销量的10%，之后在2030年和2040年，这一比例将分别提高到28%和58%。例如，加利福尼亚州，作为美国人口最多的州，也是世界上最大的经济体之一，其目标是到2035年，在该州销售的所有新车和载客车均实现零排放。 由于蓄电池储能通常与可再生能源成对出现，其中一种能源的增长直接预示着另一种能源的采用。根据美国能源信息署（EIA）的数据，2021年美国70%的新能源产能将来自可再生能源（其中39%来自太阳能，31%来自风能）。因此，该年的蓄电池存储容量也将上升，比往年增长四倍。世界上最大的太阳能电池将于2021年底在佛罗里达州投入使用。 电池制造商们需要做好准备，应对未来对锂离子电池的需求。线扫描相机、激光轮廓仪和机器学习的使用将帮助电池制造商们优化质量保证流程并提高效率。 |
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