柯马发布最新解决方案 MI.RA/Thermography ，人工智能助力电动汽车制造

　　柯马研发出创新型在线检测和质量控制解决方案——，可优化电池的构造和装配。 是柯马的尖端视觉系统系列“机器检测识别原型”(即 )的最新解决方案之一。

　　 专为大规模电池制造而设计，利用热成像和人工智能，对焊接接头执行非破坏性的自动评估和控制，确保电池的完整性并防止浪费。其无损检测方法可以保持现有生产节拍，无需改变现有制造布局。

　　电池组由大量单独的电芯组成，这些电芯通过许多焊接接头固定结构并进行电气连接。以往，因接头质量不佳导致的高电阻会造成高能耗和发热，接头温度的升高不仅带来安全隐患，还会降低生产效率。的应用则可通过在最终装配前自动评估每个接头的表面缺陷和电阻，达到节省制造时间和成本的目的。

　　此外，由于系统立足于热影像的在线采集，这些热影像借助先前获取的知识库能立即得到预处理、裁剪和分析，因而系统不需要额外的能源。收到激光焊接机器人的触发信号后，该系统会记录冷却过程，并执行基于特征的分析以完成全面评估接头质量的工作。

　　的优势：

　　● 在线工艺监控和后续工艺质量评估

　　● 在不影响生产节拍或生产线布局的情况下，测试、测量和控制焊接接头的质量

　　● 在产品最终装配前，通过完全集成的红外线摄像头和人工智能解决方案评估每个焊接接头

　　● 外观缺陷检测的准确性得到提升，(普遍超过目视检查的准确性)

　　● 收集实时结果并用于分析和再培训

　　“高精度连接对电池的装配和完整性至关重要，红外视觉和人工智能的结合让柯马能够在制造过程中以非侵入的方式直接识别外观、结构和电气缺陷。”柯马电气化事业部首席技术官 Giovanni Di Stefano 解释道，“通过，可以更好地帮助我们的客户满足电气化市场不断变化的要求。”