EV 배터리 및 관련 부품의 완벽한 검사를 위한 다양한 솔루션을 개발 Inspection method : OCT(Optical Coherence Tomography), X-ray, Ultrasound Testing
특허 등록 : 10-2303643,
배터리의 리드 필름 틈새 검사장치 및 방법
US Patent : US 11,835,468
DEVICE AND METHOD FOR INSPECTING AIR VOID AT LEAD FILM OF BATTERY
특허 출원 : 10-2021-0096182
알루미늄 파우치의 두께 검사방법 및 장치
특허등록 : 10-2236815
이차전지 전극 탭의 누락 및 접힘 결함 검출 장치
특허 출원 : 10-2023-0065256
전극 탭과 전극리드의 용접 검사장치 및 방법
특허 출원 : 10-2023-0086347
알루미늄 파우치의 두께 검사방법 및 장치
특허 등록 : 10-2303643, 배터리의 리드 필름 틈새 검사장치 및 방법
미국 특허 : US Patent : US 11,835,468
DEVICE AND METHOD FOR INSPECTING AIR VOID AT LEAD FILM OF
BATTERY
전극 리드탭 생산공정에서 필름 융착부에서의 틈새, 기공의 검출을 위한 자동 검사 장치
사양 :
1) 깊이 방향 해상도 : 3μm,
2) 단면 영상 (B-scan) 처리 속도 : 50 or 100 frames/sec.
3) 검출력 : scan 속도와 관계있으며 통상 10mm 폭의 film 융착부를 10mm/sec.로 스캔할 경우 최소 200μm 크기의 air void 검출가능
: 영상처리속도는 최대 100frame/sec. 까지 가능
검출 가능 결함
1) 리드탭과 film사이의 박리 여부 및 film의 상태 검사
2) Film 융착부의 틈새 및 air void 검출
3) 필름 역부착 여부
Deep Learning 자동 결함 검출 프로그램 (Automatic Defects Detection with Deep Learning Algorithm)
전극 탭은 단순한 부품이나 결함이 발생할 경우 전해액의 누출로 화재의 발생 가능성으로 반드시 전수가 필요하지만 현재까지 자동으로 결함을 검출할 수단이 없어 샘플링에 의한 절단면 검사로 불완전하고 불안한 검사를 할 수밖에 없었습니다. 이에 테크디알은 OCT영상에 딥러닝 알고리즘을 적용한 자동검출 그로그램을 개발하여 현장에서 신속한 전수 검사를 가능하게 합니다.
전극탭에서 필름의 유착 상태를 보여주는 OCT 영상은 다른 X-ray영상이나 비전 영상에 비하여 영상을 정형화하기 쉽지 않고, 불규칙한 백그라운드 노이즈 등으로 자동 결함 검출 프로그램을 구현하기가 매우 어려운 특성이 있습니다.
검사를 위한 시편의 로딩/언로딩을 위한 기구부와 양산 라인과의 연동을 위한 제어시스템은 테크디알에서 제공할 수 있지만 고객측에서 준비한다면 테크디알은 필요한 관련 기술 정보를 제공하며, 이 경우 OCT 스캐너와 자동 검사 프로그램을 제공합니다.
|
Pouch형 lithium-ion battery에서 고용량 battery cell을 형성시키기 위해
배터리 cell의 외장 case에 해당하는 Al pouch의 두께가 증가합니다.
이에 따라 파우치의 성형 깊이가 커져 성형 후 파우치의 과도한 신축이 예상되는
가장자리 만곡부에서 균열, 두께 불량이 발생할 수 있습니다.
OCT 검사기법을 적용하여 알루미늄 박에 코팅된 상부 혹은 하부 투명층의
두께 변화를 검출하여 취약한 부분의 검사가 가능합니다.
특허 출원번호 : 10-2021-0096182, 알루미늄 파우치의 두께 검사방법 및 장치
등록특허 10-2236815 : 이차전지 전극 탭의 누락 및 접힘 결함 검출장치
Pouch형 lithium-ion battery에서 화재의 원인중의 하나로 알려진 전극 탭의 접힘과 누락을 검사할 수 있는 간단하고 경제적인 방법으로 적층된 전극탭을 경사지게 X-ray를 조사하여 얻은 투사 영상으로부터 적층된 전극의 각 단면의 투과량을 처리하면 계단형태로 나타나고 스캔방향의 각 단면에서 계단 패턴과 수량을 비교하여 전극탭의 접힘과 누락의 판정이 가능.
10μm 두께정도의 매우 얇은 적층된 각 전극의 투사영상은 적층된 전극의 많아지면 전극 패턴의 구분이 어려워져 적층 전극의 상부에서 촬영한 투과 영상과 하부에서 촬영한 투과 영상을 결합시켜 스텝패턴의 구분을 용이하게 할 수 있음. 또한 적층전극의 투과량을 수치화한 것과 투사영상의 전극간 경계를 deep learning으로 구분 것을 결합하면 명확한 스텝패턴을 얻을 수 있어 전극 접힘과 누락의 검사가 가능함.
파우치형 리튬이온 배터리에서 적층된 전극리드를 겹쳐서 파우치 외부로 하나의 전극탭을 형성하기 위해 전극리드와 전극탭을 용접을 하게 되며 이 때 용접 상태는 배터리의 성능에 영향을 주게되고 용접 상태의 검사는 중요함. 통상 용접부 검사는 비전검사에 의해 용접흔으로 판정할 수 있으나 단순히 용접흔으로 용접 내부의 형태는 알수 없으므로 정확한 용접 검사에 한계가 있음.
Micro X-ray tube와 고해상도 X-선 검출기로 획득한 용접부 영상에서 처리한 3D 용접 형태로 부터 deep learning을 적용하여 스팟 용접의 양부를 판정할 수 있음.
특허 출원 : 10-1023-0065256 ( 전극 탭과 전극 리드의 용접 검사장치 및 방법)
파우치 성형시 모서리부분은 두께 변화가 커 알루미늄 박이 손상되거나 얇아져 기능을 상실할 가능성이 있기 때문에 성형후 두께를 측정할 필요가 있으나 알루미늄박만의 두께를 측정할 수 있는 방법은 없음. 대안으로 여러층으로 알루미늄 파우치 전체에 대해 X선에 대한 알루미늄 등가 두께를 산정하고 성형 전후에 이 등가두께의 비교로 성형후 결함여부를 평가할 수 있음.