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宁德时代—动力电池高精度质量检测
发布日期:2021-09-14T12:05:33.000+0000 浏览量:2678次

案例简介

宁德时代新能源科技股份有限公司(CATL)是 2011 年成立的锂离子电池研发制造公司,根据 SNE Research 统计, 自 2017 年起,宁德时代的动力电池使用量连续四年排名全球第一。2019 年,宁德时代便敏锐地意识到用工困难、 人力成本高、外部环境变化大等潜在挑战,看到了产业升级的重要性,选择智能化路径来优化其研发制造流程,联 合百度飞桨深度学习开源平台,对电池缺陷质量检测产线进行了改良,实现了整体产品检测准确率的跃升,为动力电池质量保障筑起智能防线。

 

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场景分析

在新能源车动力电池生产环节中,金属焊接产生的颗粒是否掉在表面、有没有漏涂、焊接工艺是否一致等,是每个工序之后必需检测的细节。动力电池的质量极为关键,一旦出现瑕疵,如果在终端市场上没有其他系统设计辅助,会导致重大财产安全问题。

业务挑战

  • 难点一:产品数量多。动力电池产量大,而单个电池需检测的参数均超过 3000 个,总体检测参数量巨大。 
  • 难点二:精度要求高。产品线上的电池缺陷漏检率要求从小于百万分之一提升到了小于十亿分之一、单张产品图像缺陷检测平均时长 <2ms 检测标准。
  • 难点三:动力电池缺陷种类复杂且差距小。
  • 难点四:传统质检方法需要耗费大量的人力财力。一条流水线就需要十几个质检工人,而且不同的生产线标准不一样,需要人工逐个确认。

 

技术方案

为了解决产业难点,宁德时代通过百度飞桨深度优化过的 PP-YOLO 和 ResNet 系列算法,提升了算法精度; 通过调整预测Batch,采用多线程数据预处理、优化数据内存拷贝时间等策略,提升了检测精度及预测效率,使其充分适应实际生产需求。此外,飞桨 PaddleX全流程开发工具的选用,也极大地降低了宁德时代应用深度学习技术进行产业落地的难度。

 

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上线效果

采用电池质量智能化检测后,部分工序已经运用人工智能算法进行升级,整体产品检测相较于原本的传统检测算法过杀率降低了 66.7%,缺陷漏检率小于1DPPB。算法泛化能力和在多产线上进行迁移部署的效率也得到了全面提升。不仅进一步保障了宁德时代的动力电池质量,也在一定程度上实现了低成本高效复用经验,大大降低了产线研发成本。

 

案例企业简介

宁德时代新能源科技股份有限公司是全球领先的锂离子电池研发制造公司,专注于新能源汽车动力电池系统、储能系统的研发、生产和销售,致力于为全球新能源应用提供一流解决方案。

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