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Durchblick mittels High Speed 3D-Röntgen

Qualitätssicherung bei der Zell- und Batteriefertigung
Durchblick mittels High Speed 3D-Röntgen

Durchblick mittels High Speed 3D-Röntgen
Akku auf Lithiumbasis für e-Mobility Bild: ATEcare

Die zuverlässige Funktion von e-Mobility-Lösungen und batteriebetriebener Systemen sollte durch Qualitätssicherungsmaßnahmen bereits während der Batterieherstellung sichergestellt werden. Ein Themengebiet, mit dem sich ATEcare Service GmbH & Co. KG intensiv beschäftigt.

Die vollautomatische, zerstörungsfreie Röntgenmethode erlaubt es, verdeckte Komponenten und Innenstrukturen zerstörungsfrei zu prüfen. Das gilt auch für hochvolumige Strukturen, wie sie beispielsweise EV-Batterien aufweisen, doch ist die Fehlerfindung limitiert. Besser geeignet ist das High Speed 3D-Röntgen mit Computerthomographie (CT). Verfügt das System über eine neu entwickelte CT-Scan und GPU-Technologie, lassen sich überdies 3D-Volumendaten (Voxel) sowie hunderte Schichtebenen bei einer Widerholgenauigkeit von 99,9 % darstellen. Die kombinierte Technologie erlaubt in kurzer Zeit die vollumfängliche Inspektion, inklusive Abstandsmessungen zwischen Anode und Kathode. Die 3D-CT-Inspektion realisiert, hunderte von Bildern aus unterschiedlichsten Winkeln aufzunehmen. Außerdem lassen sich X- und Y-Schnitte an jeder Stelle der Volumendaten ansetzen. So ist es möglich, Überhänge akkurat zu ermitteln und Elektrodenplatten zu zählen.

Das von ATEcare angebotene System für High Speed 3D-Röntgen mit Computerthomographie wurde von dem koreanischen Inspektionsspezialisten SEC entwickelt. Das Inline-Röntgen-CT-System SEC X-eye EVB-CT ist speziell für die Inspektion von EV-Batterien konzipiert und lässt sich sowohl für die 2D-, 2.5D- und 3D-Inline-Prüfung nutzen. Überdies ermöglicht eine aus eigener Entwicklung stammende offene Röhre einen hohen Durchsatz, wobei das System verschiedene Batteriezelltypen prüfen kann. Die gesamte Inspektion läuft in unterschiedlichen Produktionszyklen vollautomatisch. Zudem ist es möglich, Prüfalgorithmen z. B. für Kathode und Anode, Abstände, Positionierung, Einschlüsse, etc. anzupassen. Eine KI-Deep Learning-Software ermittelt die Extraktionswerte der Kathoden und Anoden im “deep learning process”. Damit ist es möglich, Minimal- und Maximalwerte einzustellen und mit einem GUT-Mustern zu vergleichen.

SMTconnect, Stand 5.434A

www.atecare.de

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