동축 조명 및 특수 바조명 설계하고 딥러닝 비전검사 솔루션 도입
리드탭은 파우치 배터리의 양극과 음극 셀을 통하여 생산된 전기를 외부로 내보낼 때 단자 역할을 하는 이차전지 핵심부품이다.
그림1과 같이 양극, 음극의 각 금속 리드에 절연필름을 접합하는 구조로 되어 있으며 최근 전기차 시장의 폭발적인 성장으로 인해 이차전지 핵심 부품인 리드탭에 대한 수요가 증가하는 분야다.
더욱이 점차 고객사의 배터리 대형화 요구에 따라 리드탭의 규격 또한 증가함으로써 이를 접합하는 과정에서 공정 시간 및 난이도가 높아지면서 폭발 및 화재에 밀접한 부문인 만큼 리드탭에 대한 정밀한 검사가 요구되는 분야이기도 하다.
리드탭은 전도성을 위해 금속으로 구성되기 때문에 고분자 필름과 이러한 금속 재질의 리드 탭과의 열 접착력이 약하여 밀봉성이 떨어지는 문제점이 있으며 외부 충격에 의해 이차전지의 외포장재(파우치) 손상시 전해액이 누출되거나, 밀봉이 잘 되었다 하더라도 이차전지의 특성상 과충전이나 충전과 방전이 반복되는 과정에서 발생하는 가스에 의해 전지 내부 압력이 커지는 경우 전해액의 누출이 발생하는 문제가 있다.
특히 최근 들어 리드탭의 규격이 커지는 추세에 맞추어 큰 치수의 필름을 열 융착하는데, 이 과정에서 필름 접합부의 기포 발생 및 제조 후 열 수축에 의하여 리드탭의 품질을 저하시키는 문제점을 안고 있다.
종래에는 필름의 부착상태를 작업자가 일일이 육안으로 식별하여 양품과 불량품으로 선별하기 때문에 금속 띠의 양면에 부착된 필름의 접착부위에 기포가 발생되어 있더라도 이를 육안으로 식별하는데 한계가 있어 작업능률이 떨어지기 마련이다.
그리고, 리드탭 표면의 얼룩, 이물이나 스크래치, 찍힘 등 다양한 형태의 불량 판별 역시 검출하는 과정에서 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 정확성을 확보하기 어렵다.
라온피플은 국내 최초 AI 딥러닝 기반 머신비전 검사 소프트웨어를 비롯, 카메라 모듈 및 렌즈 검사기 등 스마트팩토리 분야 AI 기술을 독자적으로 개발해왔다. 이를 통해 반도체 PCB검사, 로봇 AI 비전, 자동차 외관검사, 물품 라벨검사 및 이력관리, 소재금속 데이터 분석, 제약 및 F&B 등 다년간 경험과 노하우를 바탕으로 리드탭 검사에 자체 딥러닝 비전검사 솔루션을 도입하여 기존 문제점들을 해결했다.
현재 라온피플이 해당 솔루션을 공급하는 'A'사의 경우 기존에 룰베이스 방식의 비전 검사 시스템을 통해 양불검사를 이미 하고 있었다. 그렇지만, 비정형 불량 검출에 따른 애로사항과 더불어 제품 라인업 변경에 따른 잦은 파라미터 셋팅 변경이 필요한 문제가 발생하여 해결 방안을 고민하던 중, 라온피플의 딥러닝 비전검사 솔루션을 도입함으로써 금속 및 필름의 모든 비정형 불량 검출 가능해짐에 따라 검사 성능도 획기적으로 개선하였고, 검사에 필요한 시간과 공간까지 줄임으로써 큰 비용 절감을 이룰 수 있었다.
이를 위해 라온피플은 그림2와 같이 동축 조명 및 특수 바조명을 설계함으로써 작업자의 육안에 의한 검사가 아닌 자동화기기를 이용하여 생산 완료된 전극 탭을 연속적으로 자동 검사함으로써 메탈 및 필름 부위의 찍힘, 눌림, 스크래치 및 Burr 등 리드탭의 중요한 검사항목에 대한 정확한 판정을 통해 고객사의 품질개선 및 생산성을 크게 향상시켰다. (그림3 참조)
헬로티 김진희 기자 |
