배터리, 생산 과정 내내 지속 품질 점검해야
딥러닝 기반 센서 및 네트워크 솔루션 필요


전기차 배터리는 제한된 공간에서 최고의 효율을 내야 하므로 부피당 높은 용량을 가져야 한다. 그뿐만 아니라 주행 중에 전달되는 충격을 견뎌야 하며, 저온 및 고온 상황에서 버틸 수 있는 안정성과 내구성을 지녀야 한다.

코그넥스는 10일, 전기차 배터리의 품질 보장 및 수명 연장을 위한 제조공정 자동화에 적용할 수 있는 딥러닝 기반 머신비전 솔루션을 제안했다.

잘못된 배터리 셀 하나만으로도 전체 배터리 팩 성능에 부정적인 영향이 미칠 수 있으므로 품질 제어가 제때 이루어지지 못하면 많은 불량품이 생산될 수 있다. 품질은 전체 배터리 생산 과정에서 계속해서 점검해야 하는 부분이다. 제조회사는 고품질을 유지하면서도 경제적인 검사를 진행할 수 있는 효율적인 자동화 솔루션을 써야 한다.

딥러닝 솔루션을 기반으로 한 코그넥스의 센서, 식별 및 네트워크 솔루션을 활용하면 고품질 배터리를 생산할 수 있다. 해당 솔루션을 도입하면 짧은 시간에 제품의 불량 여부를 판단할 수 있으며, 공정에 대한 모니터링과 전수 검사로 최종 출하 불량 판정도 가능하다.

코그넥스 코리아가 발표한 전기차 배터리 제조공정 자동화를 위한 머신비전 딥러닝 솔루션은 ▲‘캡 용접 검사’와 ‘배터리 셀 사출 씰 용접 검사’를 위한 ‘인사이트 비디(In-Sight ViDi) 분류 및 결함 감지 툴’ ▲‘셀 표면 검사’를 위한 ‘인사이트(In-Sight) D900 스마트 카메라’ ▲‘파우치 표면 검사’를 위한 ‘비전프로비디(VisionPro ViDi) 이미지 분석 소프트웨어’ ▲‘측면 및 상단 패널 용접 검사’를 위한 ‘인사이트 비디(In-Sight ViDi) 결함 감지 및 세그먼테이션 툴’ 등이다.

코그넥스 코리아 문응진 대표는 “코그넥스는 전기차 배터리 셀 생산의 첫 공정부터 최종 제품의 출하에 이르기까지 모든 과정에서의 품질 보증을 위한 딥러닝 기반 솔루션을 통합적으로 제공한다”라고 밝혔다.