[01775453]锂电池薄膜一致性检测关键技术及机理研究

一、课题来源与背景 课题来源于2011年常州科技计划项目《基于BP神经网络的激光微位移在线测控技术开发及设备研制》（CE20110099,已结题）,2012年江苏省常州市高新区科技发展计划项目《基于机器视觉的汽车锂电池膜厚测量关键设备研发》（XE120121408,执行中）,2012年常州科技计划项目《基于机器视觉的锂电池薄膜缺陷检测识别系统的研究和设计》（CE20120071,已结题）以及2013年江苏省自然基金项目《车用锂电池薄膜机器视觉测量机理研究》（BK20130245,执行中）,2014年江苏省产学研联合创新资金研究项目《导光板一致性检测关键技术及产业化研究》（BY2014040,执行中）,江苏省“十二五”十大新兴产业发展规划中提出大力发展新能源汽车产业,锂电池是新能源汽车重要组成部分,锂离子电池能量高、放电能力强、寿命长且储能效率高。国内大部分厂家均致力于提高锂电池质量的一致性,即膜厚和表面缺陷检测的一致性。控制锂电池的质量即要求能在线测控锂电池薄膜厚度和表面质量。 二、技术原理及性能指标 1.技术原理 采集涂层厚度数据,通过滤波完成测厚并对C型支架驱动电机的控制,完成激光传感器对涂层的扫描测厚功能。工控机实时显示记录涂层厚度、监视生产线并完成对远程服务器的数据交换。在线检测中主要存在静态和动态误差。静态误差通过系统标定消除。采用多尺度小波和阈值判断算法实现动态误差抑制。测量得到修正后的烘干前厚度、烘干后厚度以及进料口刀片位移样本,采用BP神经网络算法对该样本集进行分析,反馈完成对进料量调整。采用机器视觉技术实现表面划痕、漏箔、气泡、污物等缺陷检测,及时控制前端涂层影响薄膜表面质量的因素。 2.性能指标 （1）静态分辨率0.67μm;动态分辨率1～3μm;测量范围0～2mm;满量程精度2mm*±1‰。 （2）检测识别缺陷速度：满足涂层薄膜生产速度不低于55mm/s。 （3）能够检测最小缺陷尺寸：设计系统要求在最大宽度为250mm的薄膜上能够检测到小于1平方毫米的缺陷。 （4）缺陷的检出率和识别率：设计系统的缺陷的检测正确率高于95%,缺陷识别正确率达到85%。 三、技术的创造性与先进性 1.C型支架扫描机构采用三维传感器调整机构,使上下传感器分别能完成三维调整,实现上下激光传感器的光束交并且垂直于被测物,保证系统测量精度。 2.采用阈值判断和多尺度小波去噪联合算法可实现任意长度薄膜的在线测厚;显示测厚数据,自动生成数据分析表,形成质量分析报告。 3.采用高斯混合模型—支持矢量机识别分类的图像数据处理方法,常规的图像识别算法仅侧重于单一的算法。如高斯混合模型算法侧重于从统计角度分析数据内部的差异,支持矢量机算法则侧重于异类数据间的差异,而二者混合识别算法能结合二者有点,提高缺陷识别率。 4.实现在线、实时、高精度测厚;测量超差以及检测到缺陷时自动报警并生成记录。 四、技术的成熟程度,适用范围和安全性 三维机构和测厚、机器视觉算法已申请发明专利。该设备适用于薄膜、覆铜板、钢板、太阳能电池硅片、印刷电阻测厚。该产品对环境无影响,对人体没伤害。 五、应用情况及存在的问题 1.应用情况 目前已经完成激光测厚仪器2套。在常州华科新能源科技有限公司的锂电池涂布机生产线上安装激光测厚2套设备,运行一年多,该设备使涂布机在生产过程中能进行质量控制,改进现有的生产测试工艺方法,提高效率和成品率。 2.存在的问题 扫描机构系统误差和工业环境的振动误差影响系统测量精度,需要进一步在机构和算法上进行研究和提升。 六、历年获奖情况。 2012年常州市“天安数码城杯”第二届科技创新大赛入围奖。 2013年常州市科技进步奖三等奖。