盖板与托盘组装


在电动汽车电池生产结束时,盖板与托盘的安装必须准确且快速。这一步是封装前的最后机会,用于确保部件都已正确就位,几乎没有任何缺失部件或杂物。视觉引导检查将智能相机与2D工具(图案匹配、边缘查找、测量)或3D轮廓传感器相结合,以采集低对比度或反射表面上的缺陷或异常。这一过程有助于确保电池正确组装和安全,同时保持生产运转。

Vision-guided inspection using a Zebra machine vision camera plus 2D and 3D tools that support precise, rapid cover-to-tray placement and defect detection on EV batteries, promoting correct assembly and safety before sealing.

通过视觉技术、3D传感和深度学习实现电池盖板的最终放置与检测自动化,以提高产量并缩短周期时间

Automated manufacturing warehouse with a close up view of a Iris GTX camera inspecting an electric vehicle battery

加快托盘最终检测

在盖板与托盘组装之前,Iris GTX 智能相机利用其内置的2D工具(包括模式匹配、边缘检测、测量和斑点分析)在站内快速完成检查。这些功能能够在紧凑的周期时间内确保组件的存在、方向和清洁度。这些工具协同工作,以验证组件组装情况并记录结果,供质量和安全团队使用。操作员可以通过实时注释的仪表板查看通过/未通过(Go/No-Go)决策,并高效监控工作流程的性能。

Altiz 4200 conducting a battery inspection video screenshot

提升对复杂表面的检测能力

低对比度表面、反光金属和不均匀光照可能会掩盖缺陷或污染物。AltiZ 3D轮廓传感器采用双相机设计,以减少扫描中的间隙和空白区域,从而生成高保真度的电池托盘和盖板的3D轮廓、深度图和点云数据。这些3D检测结果与2D检查相结合,为连接部位提供通过/未通过(Pass/Fail)决策,同时保持生产周期的稳定性。

Zebra IRIS GTX inspecting battery components in a manufacturing setting

盖板与托盘组装验证

在初步检查和验证之后,机械臂在 Iris GTX 智能相机的准确引导下,准确定位盖板并固定紧固件。Zebra 的 Aurora Design Assistant 机器视觉软件将引导、检测和通过/未通过(Pass/Fail)逻辑集成在一个界面中,通过编程逻辑能够及早检测出如螺纹错扣或螺钉缺失等问题。该软件记录带注释的图像和检测结果,以实现可追溯性并加速根本原因分析。

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