今日汽车讯 因为能量密度变革,电动汽车中的锂离子电池在利用时遭到严酷的量量监控。在电池生命周期内,工业计算机断层扫描手艺越来越多地被用于检测电池的缺陷和内部变革。据外媒报导,Volume Graphics公司通过CT数据阐发和可视化软件,深切检测储能设备的内部工做形态。

 (图片来源:Volume Graphics公司)

该公司质料研发部的产物司理Pascal Pinter暗示,虽然CT阐发不克不及提醒电芯内部的电化学,但能展示其内部机械工做原理。热失控(内部起火)即是由一些机械原因引起的。相反,电化学过程能够改动机械前提。如今,研究机构和电池消费商逐步增加利用CT数据。通过高级软件,能够停止几何丈量和质料测试。

在研发过程中,利用CT数据阐发,有助于测试原型的更佳构造设想。关于壁距、密封件和公役、电芯化学散布和外壳的信息均可捕捉,而且可以对其在可靠性和设想电气输出方面的感化停止量量检测。别的,因为电池造造工艺十分复杂,在消费过程中,基于CT的阐发能阐扬必然感化,例如,在早期阶段去除工艺链中的有瑕疵组件。

接纳高分辩率CT扫描仪,能够看到电极封拆层中的不规则之处。分层是一种典型现象,还有部分杂量,如在切割过程中和电池组拆焊接过程中产生的残留物。外来颗粒有引发短路的风险。

在造造过程中,有一个重要的内部尺寸需要监控,那就是负极堆叠。为了抵消锂电镀,负极老是与正极堆叠,以削减对电芯的损害。在造造过程中,固定的负极凸出物要求具有较高的加工精度。那是由造造商决定的,能够利用CT阐发软件停止查抄。最初,工程师能够在售后阶段利用CT停止查抄和验证,以确定设备毛病的原因。

在利用CT检测电池时,量量工程师要面对一个挑战:在由CT扫描仪供给的灰度图像中,其构造比照度很低。那是因为一些质料的低密度差别引起的。别的,电芯封拆薄膜和涂层十分薄,而且慎密地连系在一路。有时,很难确定那些不规则处到底是缺陷、散射辐射仍是伪影。

核心问题:哪个三维像素是缺陷像素,哪个不是?即便是经历丰硕的量量工程师,也会有差别的解读。他们独一能做的就是,响应地调整或改动系统的扫描参数,若是需要的话,还要出格留意某些兴趣区(ROI)。那种传统办法存在必然缺点。那取决于操做人员,因而具有个别性,并且需要更多的时间,从而耽误扫描时间。

因为电芯内部的丝状构造有时需要高分辩率扫描仪,因而扫描时间较长,相关过程比力严重,出格是在指定周期内停止随机样本检测时。在那种情况下,已经证明人工智能及其深度进修子集出格有效,出格是在检测必需施行类似使命的铸造金属工件时,例如电池的电芯。

在基于CT的缺陷检测中,深度进修/神经收集(NN)的应用,能够给出快速准确的成果。那种收集需要类似于内存的工具才气实现,必需用缺陷数据停止“训练”。那么,那些数据从何而来呢?根本上有两种体例:一是基于实在缺陷模子的人工缺陷数据模仿。为此能够利用专门的软件,通过那种体例,模仿扫描过程中发作的物理效应,从而报酬得出准确的数据池。其次,缺陷数据也能够从现实元器件中提取。在那种情况下,必需手动检测缺陷,需要更多的实在对象。

必需按照详细情况决定最适宜的办法。客户能够委托创建零丁的 NN 法式,以设想最合适其问题的算法。有需要的话,开发人员能够供给必然数量的电池电芯,包罗完好的电芯和含严峻毛病的电芯,以完美阐发。

在应用颠末训练的神经收集时,可将现实扫描的不规则性,与“内存中”的缺陷数据停止比力。然后,神经收集会识别类似之处,就哪些是缺陷像素及哪些不是,给出可靠的谜底。系列零件检测具有一个优势:那种办法在较低分辩率下也十分准确,因为扫描时间较短。从久远来看,还能够对电池电芯停止在线查抄。

CT阐发软件可以节省时间,具有重要意义,已经在研发和消费查验等阶段得到胜利应用。