工業CT缺陷檢測可以提供智能質量保證

由于能量密度的變化，電動汽車中的鋰離子電池在使用管理過程中發展受到嚴格的質量安全監控，x-ray設備二手回可以大大提高設備的利用率，在電池壽命周期中，工業大學計算機斷層掃描電子技術要求越來越多地被用于檢測電池的缺陷和內部環境變化，x-ray租賃可以避免一次性支付對財務的不利影響,節省營運資金并有助于維持現有的信貸額度，雖然CT分析我們不能揭示電芯內部的電化學，但它可以提供展示其內部控制機械的工作基本原理，熱失控就是由一些學生機械原因引起的。相反，電化學過程不僅可以得到改變中國機械條件。如今，研究金融機構和電池制造商逐漸增加自己使用CT檢測相關數據。

在開發過程中，使用 CT 設備進行數據分析有助于檢驗產品的結構設計?？梢圆东@有關壁間距，密封和公差，電池化學分布和殼體的信息，并可用于可靠性測試和電氣輸出設計質量檢查。此外，由于電池制造過程的復雜性，基于 CT 的分析可以在制造過程中發揮作用，例如在早期階段去除過程鏈中有缺陷的部件。

使用高分辨率CT掃描儀，可以看到電極包裝層中不規則的部分。就鋰電池而言，脫層是典型現象，電池組裝焊接過程中產生的局部雜質或外部顆粒都有短路的風險。

在生產過程中，有必要對負極重疊情況進行監測。為了抵消電鍍鋰的影響，負極總是與正極重疊，以減少對電池的損傷。在制造過程中，對固定陽極凸出物的加工精度要求較高。這是由制造商自行決定的，可以使用 CT 分析軟件進行檢查。最后，工程師可以在售后階段使用 CT 來確定設備故障的原因。

在使用ct檢測電池時，質量工程師面臨一個挑戰:在CT掃描儀提供的灰度圖像中，結構對比度非常低。這是由于一些材料的低密度差。此外，電池密封膜和涂層非常薄，結合緊密。有時，很難確定這些不規則部分是缺陷、散射還是偽影。

由于電池企業內部的絲狀結構有時我們需要高分辨率掃描儀，掃描時間長，相關研究過程緊張，特別是在指定周期內可以進行一個隨機樣本檢測時。在這種情況下，人工智能技術及其深度合作學習方法已被證明自己特別有效。

在基于 CT 的缺陷檢測中，應用深度學習/神經網絡可以得到快速、準確的檢測結果。網絡需要類似內存的東西來實現，并且必須用缺陷數據進行訓練。那么這些數據是從哪里來的呢？基本上有兩種方法: 一種是基于實際的缺陷模型來模擬手工缺陷數據; 另一種是從實際的組件中提取缺陷數據。在這種情況下，需要一個更現實的對象來手動檢測缺陷。最合適的方法必須根據具體情況來確定。從長遠來看，建議進行在線檢查。

總之，工業CT可以節省時間，意義重大，也已經成功應用于新能源電池、電子制造等領域。