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Bildverarbeitung und KI bleiben Wachstumstreiber von Elektrofahrzeugen

Bildverarbeitung und KI bleiben Wachstumstreiber von Elektrofahrzeugen
Durch künstliche Intelligenz zu mehr Nachhaltigkeit

Durch künstliche Intelligenz zu mehr Nachhaltigkeit
Vier hochauflösende Kameras von Teledyne Dalsa werden eingesetzt, um Rost zu entdecken. Bild: Tensor ID
Laut einer aktuellen Studie entfallen 27 % der weltweiten Treibhausgasemissionen auf den Transportsektor. Aus diesem Grund ist die Weiterentwicklung von Elektrofahrzeugen und ihrer Batterien essenziell für die Bekämpfung des Klimawandels. Industrielle Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz spielen dabei eine wichtige Rolle.

» Matthias Moser, Business Development Leader bei Teledyne Dalsa

Eine vom World Resources Institute unter Verwendung von Daten der Internationalen Energieagentur durchgeführten Analyse ergab, dass 10 % der 2022 global verkauften Pkw vollelektrisch waren – das ist zehnmal mehr als nur fünf Jahre zuvor. Norwegen ist mit einem Anteil von 80 % vollelektrischer Pkw-Verkäufe führend, gefolgt von Island (41 %), Schweden (32 %), den Niederlanden (24 %) und China (22 %).

Faktoren wie die Kosten von E-Fahrzeugen, die Entfernung, die mit einer einzigen Ladung zurückgelegt werden kann (Reichweite), und die Zeit, die zum Aufladen der Batterie benötigt wird, spielen alle eine Rolle bei der Wachstumsentwicklung. Experten sagen voraus, dass die Technologie einen Wendepunkt erreichen wird, wenn es günstiger wird, ein E-Fahrzeug zu kaufen, zu besitzen und zu betreiben als ein herkömmliches Verbrennerfahrzeug, und dass die Wachstumskurve dann schnell nach oben zeigen wird.

Da die Nachfrage nach Elektrofahrzeugen weiter steigt, ist es unerlässlich, sich mit dem Herzstück dieser Fahrzeuge zu befassen – der Batterie. Der heute am häufigsten verwendete Batterietyp für Elektrofahrzeuge ist aufgrund seiner hohen Energiedichte und Spannung, seiner Stabilität, seines geringen Gewichts und seiner langen Lebensdauer die Lithium-Ionen-Batterie (LIB).

Laut Grandview Research ist die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen ein Katalysator für den Anstieg der globalen LIB-Produktion. Die Größe des weltweiten LIB-Marktes wurde im Jahr 2023 auf 54,4 Mrd. USD geschätzt und wird von 2024 bis 2030 voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 20,3 % verzeichnen.

Regierungen und Industrien auf der ganzen Welt räumen dem Übergang zu einem nachhaltigen und umweltfreundlichen Transportwesen Priorität ein, indem sie Anreize zur Unterstützung der Klimaziele schaffen, was zu einem Anstieg der Nachfrage nach Elektrofahrzeugen führt. LIBs haben sich als Eckpfeiler dieser automobilen Revolution erwiesen. Diese Batterien treiben Elektrofahrzeuge an und verleihen ihnen die nötige Reichweite und Leistung, um mit herkömmlichen Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor konkurrieren zu können.

Batterie-Inspektion

Alan Eddy ist Chief Technology Officer bei Tensor ID, einem Systemintegrator, der mit Herstellern von Lithium-Ionen-Batterien und führenden Herstellern von Elektrofahrzeugen zusammenarbeitet. Er erklärt: „Bei der Inspektion von Batterien, die Elektrofahrzeuge antreiben, muss das Inspektionssystem mehrere Herausforderungen bewältigen, einschließlich einer gründlichen Inspektion jeder Batteriezelle auf Probleme wie Rost oder Beulen. Wenn eine Zelle beschädigt ist, verkürzt sich die Lebensdauer des gesamten Batteriepakets.“

Der Herstellungsprozess für LIBs umfasst viele komplexe Schritte, von der Beschaffung der Rohstoffe über den Zusammenbau der Zellen bis hin zur Verpackung des fertigen Batterie-Pakets. Eine detaillierte Qualitätskontrolle während dieses Prozesses ist entscheidend für die Effizienz und Sicherheit der Batterien. Die Inspektion findet in verschiedenen Stadien der Batterieherstellung statt, unter anderem: während der Inspektion der Folien, während der Inspektion in verschiedenen Stadien der Montage oder während der Inspektion der fertigen Batteriezellen und -module.

Die Qualitätskontrolle bei der Herstellung von Batterien stellt aufgrund der Schwankungen in der Produktion und der möglichen Auswirkungen von Defekten auf die Leistung und Sicherheit eine große Herausforderung dar. Die Identifizierung interner Defekte, wie mikroskopisch kleine Fehler, ist eine schwierige Aufgabe.

Hier kommen die industrielle Bildverarbeitung und KI ins Spiel. Im Zusammenhang mit der Batterieherstellung können Bildverarbeitungssysteme komplizierte Details mit unübertroffener Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz analysieren, was zu Batterie-Paketen mit bestmöglicher Leistung führt. Die Optimierung der Qualitätsprüfung erhöht die Lebensdauer der Batterie und ihre Fähigkeit, eine Ladung über längere Zeiträume zu halten.

Unterstützung durch KI und Roboter

Bei Tensor ID entwickelt der Systemintegrator Bildverarbeitungssysteme für die Inspektion von fertigen Batteriezellen und -modulen. Doch Bildverarbeitung kann man in jedem Stadium der Inspektion einsetzen, auch bei der Herstellung und während der Montage. Das Inspektionssystem von Tensor ID verwendet Flächenkameras des kanadischen Unternehmens Teledyne Dalsa, um jede einzelne Batteriezelle zu prüfen, sowohl bei der Montage als auch kurz vor dem Aufsetzen des Clamshell-Kunststoffgehäuses, in dem die Zellen untergebracht werden.

Die Batteriehersteller müssen dabei Probleme wie das Lesen des Barcodes, das Identifizieren von Rost und Dellen und die Bestimmung der Polarität beachten. Die einzelnen Batteriezellen werden vom Lieferanten in Kartons geliefert und von einem Roboter zur Inspektion entnommen. Jede einzelne Batteriezelle muss inspiziert werden, bevor sie in das Clamshell-Modul eingesetzt wird, das Teil des Batterie-Pakets wird. Für die genaue Inspektion des Batteriestapels verwendet Tensor ID vier Kameras vom Typ Genie Nano von Teledyne Dalsa, die so positioniert sind, dass sie ein Bild aufnehmen, das aus einem ganzen, knapp 1 m breiten Stapel zusammengesetzt wird.

Bei der Inspektion auf Roststellen wird eine KI-basierte Softwareplattform eingesetzt, um die Bilder zu klassifizieren. „KI hat bei der Inspektion von Batterien einen echten Wandel herbeigeführt. Rost ist aufgrund der glänzenden, reflektierenden Oberfläche der Batteriezellen besonders schwer zu erkennen“, sagt Eddy. Das System von Tensor ID trainiert das KI-Modell mit dem KI-Trainingstool Astrocyte von Teledyne Dalsa, um den Unterschied zwischen Rost und anderen Anomalien, wie z. B. einem Fingerabdruck oder einem Staubfleck, zu erkennen. Das System ist dann in der Lage, Batteriezellen mit rostigen Stellen zu identifizieren und diese auszusortieren, da diese Erosion des Materials die Leistungsfähigkeit der Batterie beeinträchtigt.

Neben der Inspektion wird die künstliche Intelligenz auch eine wichtige Rolle bei der Optimierung der Batterieleistung spielen. KI-gesteuerte Algorithmen können große Datenmengen analysieren, um Batteriemanagementsysteme fein abzustimmen, die Effizienz zu verbessern und die Lebensdauer der Batterien zu verlängern.

Intelligentes, KI-gesteuertes Laden ist ein weiterer Bereich, in dem die Technologie voraussichtlich einen erheblichen Einfluss auf die Verbraucher haben wird, indem sie den Ladevorgang für Fahrer von Elektroautos intelligenter und bequemer macht. Die Technologie, gerade was künstliche Intelligenz angeht, entwickelt sich rasant weiter – und die Zukunft von Elektrofahrzeugen ist vielversprechend.

Einer der Hauptvorteile der Inspektion mit industriellen Bildverarbeitungssystemen ist somit ihre Genauigkeit, Präzision und die Fähigkeit, die höchsten Qualitätsstandards zu erfüllen. Herkömmliche Prüfverfahren können mikroskopisch kleine Fehler übersehen, die die Batterieleistung erheblich beeinträchtigen können.

Bildverarbeitungssysteme in Verbindung mit künstlicher Intelligenz hingegen sind in der Lage, selbst kleinste Mängel zu erkennen, wie z. B. eine 130 Mikrometer kleine Delle, die etwa so breit ist wie ein menschliches Haar. Dies gewährleistet ein Höchstmaß an Genauigkeit und Präzision im Prüfprozess.

Effizienz und Geschwindigkeit

Die industrielle Bildverarbeitung verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern auch die Effizienz und Geschwindigkeit des Prüfprozesses. Automatisierte Systeme können große Mengen von Batterien schnell analysieren und so Produktionszeit und -kosten senken. Diese Effizienz kommt nicht nur den Herstellern zugute, sondern trägt auch zur allgemeinen Skalierbarkeit der Produktion von Elektrofahrzeugen bei.

Sicherheit und Zuverlässigkeit

Die Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Elektrofahrzeugen ist von größter Bedeutung. Die industrielle Bildverarbeitung spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie potenzielle Defekte identifiziert, die die Integrität des Akku-Pakets beeinträchtigen und seine Fähigkeit zur vollständigen Aufladung einschränken könnten. Durch die Eliminierung minderwertiger Batterien, bevor sie zum Einsatz kommen, trägt die industrielle Bildverarbeitung zur allgemeinen Sicherheit von Elektrofahrzeugen bei und erhöht die Zuverlässigkeit ihrer Energiequellen.

Künftige Trends bei Batterien und E-Fahrzeugen

Die Zukunft der Batterien für Elektrofahrzeuge ist vielversprechend, denn die Technologie entwickelt sich weiter. Zu den wichtigsten Trends, die es zu beachten gilt, gehört die Entwicklung von Festkörperbatterien, die eine höhere Energiedichte und Sicherheit bieten. Auch die nächste Generation von Materialien wird erforscht, um die Leistung und Nachhaltigkeit von Batterien zu verbessern. Die durchschnittliche Reichweite eines Elektroautos beträgt derzeit rund 350 km, aber kobaltfreie Batterien könnten mit einer einzigen Ladung eine Reichweite von bis zu 800 km haben, und es werden neue Festkörperbatterien getestet, die in nur sieben Minuten aufgeladen werden können.

Neben technologischen Fortschritten konzentriert sich die Branche auch auf nachhaltige Praktiken bei der Batterieherstellung. Dazu gehört die Erforschung innovativer Recyclingmethoden zur Minimierung der Umweltauswirkungen und die Verfolgung eines Kreislaufwirtschaftskonzepts, bei dem Materialien aus alten für neue Batterien wiederverwendet werden.

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