Machine vision in ispezione batterie con Zebra a Stoccarda
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Zebra Technologies Corporation, fornitore di soluzioni digitali che consentono alle aziende di connettere in modo intelligente dati, beni e persone, mostrerà come il proprio consolidato portafoglio di soluzioni hardware e software per la machine vision soddisfi i requisiti di automazione, qualità e conformità per l’ispezione di veicoli elettrici e batterie in occasione del Battery Show Europe che si tiene dal 18 al 20 giugno a Stoccarda, in Germania.
I visitatori potranno approfondire da vicino come utilizzare i software di machine vision con deep learning, applicare tecnologie 2D e 3D e la robotica con guida visiva di Zebra e del suo partner ID Engineering, per abilitare nuovi livelli di ispezione visiva volti a verificare la qualità, la sicurezza e la conformità durante il processo di produzione delle batterie elettriche. Il software e le telecamere di machine vision con deep learning, nonché i sensori 3D, possono essere utilizzati per l’ispezione delle celle e dei loro componenti, delle pile e durante il processo di assemblaggio dei moduli, dei gruppi batterie e dei coperchi dei vassoi.
“I produttori di batterie e di veicoli elettrici stanno implementando soluzioni di machine vision con deep learning per aumentare l’efficienza grazie all’automazione industriale fornita da Zebra e dai suoi partner – ha affermato Rudolf Schambeck, senior manager, machine vision, Germania, Zebra Technologies -. Nel settore delle batterie elettriche, queste soluzioni si contraddistinguono nei casi d’uso che richiedono un’ispezione più avanzata di superfici e tessuti come sedili e interni di auto, rilevamento di anomalie con ampie variazioni, classificazione, segmentazione e guida robotica”.
Le batterie elettriche sono essenziali per la transizione ai veicoli elettrici. I ricercatori stanno studiando nuove innovazioni basate sulla composizione del litio, quali batterie allo stato solido e batterie agli ioni di sodio più compatte, leggere e con ricarica più rapida. Sono necessarie una serie di tecnologie all’avanguardia per supportare questi sviluppi lungo tutta la catena di approvvigionamento, che garantiscano la qualità e la conformità dei materiali, dei componenti e delle batterie assemblate e permettano di ridurre al minimo i tempi di fermo sulla linea di produzione.
“Collaboriamo con un fornitore di batterie, che lavora per un produttore mondiale di auto di lusso e ad alte prestazioni, che ha deciso di implementare il software di deep learning Aurora di Zebra all’interno di una soluzione per l’ispezione e l’assemblaggio di batterie elettriche – ha affermato Tobias Butscheid, chief operating officer, ID Engineering, che sarà presente presso lo stand di Zebra -. In un settore così competitivo, con requisiti normativi, ambientali e dei consumatori molto elevati, è essenziale che i produttori di batterie elettriche collaborino con partner esperti, in grado di fornire soluzioni affidabili per ottenere i risultati di cui hanno bisogno”.
Secondo lo studio AI Machine Vision in the Automotive Industry condotto da Zebra nel 2023, il 56% dei dirigenti aziendali del settore automobilistico intervistati nel Regno Unito e il 43% in Germania stanno già utilizzando alcune forme di intelligenza artificiale – come il deep learning – nei propri progetti di machine vision, mentre circa il 20% si sta informando su queste tecnologie o ne sta valutando l’implementazione.
Le case automobilistiche e i fornitori di batterie per veicoli elettrici stanno implementando soluzioni di machine vision per ispezionare il rivestimento delle superfici, rilevare i difetti nelle celle, leggere codici a barre e numeri di serie, garantire la corretta applicazione di adesivi e perle termiche ed effettuare il controllo qualità dei gruppi batteria assemblati. La machine vision viene utilizzata anche nelle soluzioni robotizzate adibite al prelievo, smistamento e assemblaggio dei materiali, in cui la telecamera e il software di machine vision guidano le azioni del braccio robotico.
I portavoce di Zebra e ID Engineering saranno disponibili per approfondimenti con i media e per dimostrazioni presso lo stand Zebra 4-A19.
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