KR102667808B1 - 이차전지 리드탭 비전검사장치 - Google Patents

이차전지 리드탭 비전검사장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치는, 상기 이차전지 리드탭이 안착되는 복수의 안착대; 상기 각 안착대를 연결하여 상기 이차전지 리드탭을 이송하는 컨베이어(conveyor); 상기 각 안착대 상단에 설치되어 상기 이차전지 리드탭을 촬영하는 복수의 카메라; 및 상기 복수의 카메라가 촬영한 이미지를 통해 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검출하는 비전 검사부를 포함한다.

Description

이차전지 리드탭 비전검사장치{VISION TEST APPARATUS FOR LEAD TAB OF SECONDARY BATTERY}
본 발명은 이차전지 리드탭 비전검사장치에 관한 것으로 더욱 상세하게는 제조된 이차전지 리드탭을 각 안착대로 이송시키면서 촬영한 이미지를 통해 이차전지 리드탭의 치수, 데미지, 스크래치, 얼룩 등의 불량여부를 검출하는 이차전지 리드탭 비전검사장치에 관한 것이다.
최근에 비디오 카메라, 휴대용 전화, 휴대용 노트북 등의 휴대용 전자기기의 경량화 및 고기능화가 진행됨에 따라, 그러한 장치들의 구동용 전원으로 사용되는 이차전지에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그러한 전지 중에서 주로 사용되는 것으로서 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 이차 전지 등이 있다.
리드탭은 이와 같은 이차전지를 사용하는 전자제품의 구동을 위하여 외부회로의 접속단자로서 사용된다. 이를 위하여, 리드탭은 이차전지의 전극에 연결되며, 이차전지의 케이스 외부로의 밀봉과 절연을 위해 전도성 부재에는 수지로 구성된 필름이 양면에 열융착된다. 특히, 최근들어 리드탭의 규격이 커지는 추세에 맞추어 큰 치수의 전도성 부재에 필름을 열융착하고 있다. 이러한 경우에, 종래의 리드탭 제조 공정과 달리 높은 열을 주입함에 의하여 가공해야 하기 때문에 필름 접합부의 기포 발생 및 제조 후 열수축에 의하여 리드탭의 품질을 저하시키는 문제점을 안고 있다.
도 1은 종래 일반적으로 사용되는 이차전지를 개략적으로 보인 도면이고, 도 2는 도 1에서 전도성 부재를 분리하여 보인 도면으로서, 이들을 참조하면 이차전지는 전지부(10)와, 상기 전지부(10)가 수용되는 수용공간을 갖는 파우치(20)로 이루어진다.
전지부(10)의 각 극판에는 전극단자인 양극 단자(11a)와 음극 단자(11b)의 일단이 전기적으로 접속되어 인출되어 있고, 이 양극 단자(11a)와 음극 단자(11b)에는 금속재질인 양극 탭(13)과 음극 탭(14)이 대응 매칭되어 그 일단이 용접 등의 방법으로 각각 연결되어 있으며, 이 양극 탭(13)과 음극 탭(14)의 타단은 외부와 통전이 가능하도록 파우치(20)의 가장자리측에 형성된 실링부(21)의 외측에 노출되도록 구비된다. 또한, 상기 양극 탭(13)과 음극 탭(14)의 각각에는 그 양면으로 필름(15)을 부착함으로써 리드탭("단자탭 또는 전극탭"이라고 호칭되기도 함)을 구성하게 되는데, 여기서 필름(15)은 파우치(20) 내에 충진되는 전해액이 누설되지 않도록 기능함과 더불어 절연기능을 발휘하게 된다.
상기 전도성 부재는 띠와 같은 형태로 구비된 양극 탭(13)의 금속재료(예를 들면, Al) 및 음극 탭(14)의 금속재료(예를 들면, Ni)에 그 양면으로 필름(15)을 위치시킨 다음 열원을 이용하여 융착 고정시킴에 의해 구비되는데, 이후 필요 길이로 절단하고 이를 양극 단자(11a)측과 음극 단자(11b)측에 용접 등의 방법으로 연결하게 된다.
종래기술에 따른 이차전지 리드탭의 제조공정은 릴에 권취되어 있는 전도성 부재를 연속하여 피치에 공급하고 각각의 융착을 수행한 후, 선정된 리드탭의 크기로 커팅하는 순서로 공정이 수행된다. 최근에는 각종 전자기기뿐만 아니라 전기 자동차 등 요구되는 이차전지의 용량이나 크기가 대형화되면서 리드탭 또한 대형화되고 있다. 이에 따라 리드탭을 구성하는 전도성 부재나 필름의 사이즈 또한 대형화되고 있는데, 대형화된 탭의 제조에서는 전도성 부재를 연속하여 피치에 공급하는 것이 현실적으로 불가능하고 먼저 일정 크기로 절단하여 생산 라인에 투입해야 하는 문제가 있어, 대형 리드탭의 제조에서는 상술한 종래의 공정이 완벽하게 적용되기 어려운 문제점이 있다.
이와 같이 이차전지 리드탭의 대형화나 극소형화, 정밀화 등 이차전지의 수요가 급증함에 따라 각종 리드탭의 개발과 생산이 이루어지고 있는데, 이러한 급격한 생산환경의 변화에 따라 이차전치 리드탭의 불량률 또한 급증하고 있다. 기존의 이차전지 리드탭 불량 검사는 작업자가 육안으로 품질을 검사하여 불량을 검출하는 방식으로 구현되고 있는데, 이는 작업자의 컨디션이나 집중도의 차이에 따라 검사의 정확성에 큰 편차가 발생할 수밖에 없고, 검사의 신속성 또한 기대하기 어렵다.
이에 따라 이차전지 리드탭의 불량검사를 자동화하여 작업시간을 단축시키고 그 정확성을 담보하면서 인건비를 절약하는 등 완벽한 품질의 불량 검사를 구현할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다.
KR 10-2009-0077420 A, 2009년 07월 15일 공개
본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 개선하기 위해 안출된 것으로서, 이차전지 리드탭의 불량검사를 자동화하여 작업시간을 단축시키고 그 정확성을 담보하면서 인건비를 절약하는 등 완벽한 품질의 불량 검사를 구현할 수 있는 이차전지 리드탭 비전검사장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치는, 상기 이차전지 리드탭이 안착되는 복수의 안착대; 상기 각 안착대를 연결하여 상기 이차전지 리드탭을 이송하는 컨베이어(conveyor); 상기 각 안착대 상단에 설치되어 상기 이차전지 리드탭을 촬영하는 복수의 카메라; 및 상기 복수의 카메라가 촬영한 이미지를 통해 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검출하는 비전 검사부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치에 있어서, 상기 안착대는 회전 가능한 제1 안착대, 제2 안착대, 제3 안착대, 제4 안착대를 포함하고, 상기 컨베이어는 상기 제1 안착대 내지 상기 제4 안착대를 서로 연결하며, 상기 카메라는 상기 제1 안착대 상단에 위치하는 제1 카메라, 상기 제2 안착대 상단에 위치하는 제2 카메라, 상기 제3 안착대 상단에 위치하는 제3 카메라, 상기 제4 안착대 상단에 위치하는 제4 카메라를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치에 있어서, 상기 이차전지 리드탭은 상기 제1 안착대에 제1 자세로 안착되고, 상기 제2 안착대에서는 상기 제1 자세에서 90도 회전한 상태인 제2 자세로 안착되며, 상기 제3 안착대에서는 상기 제1 자세에서 180도 회전한 상태인 제3 자세로 안착되고, 상기 제4 안착대에서는 상기 제1 자세에서 270도 회전한 상태인 제4 자세로 안착되며, 상기 제1 카메라는 상기 제1 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2 카메라는 상기 제2 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제2 이미지를 획득하며, 상기 제3 카메라는 상기 제3 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제3 이미지를 획득하고, 상기 제4 카메라는 상기 제4 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제4 이미지를 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치에 있어서, 상기 비전 검사부는 이차전지 리드탭에 대한 기준 규격 데이터, 기준 색상 데이터, 기준 명암 데이터, 기준 음영 데이터를 유지하고, 상기 제1 이미지의 이차전지 리드탭의 규격을 상기 기준 규격 데이터와 비교하여 치수불량을 검출하며, 상기 제2 이미지의 이차전지 리드탭의 음영을 상기 기준 음영 데이터와 비교하여 데미지(damage) 불량을 검출하며, 상기 제3 이미지의 이차전지 리드탭의 색상차이와 상기 기준 색상 데이터를 비교하여 스크래치 불량을 검출하며, 상기 제4 이미지의 이차전지 리드탭의 색상과 크기를 상기 기준 규격 데이터 및 상기 기준 색상 데이터와 비교하여 얼룩 불량을 검출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치에 있어서, 상기 비전 검사부는 이차전지 리드탭에 대한 기준 규격 데이터, 기준 색상 데이터, 기준 명암 데이터, 기준 음영 데이터를 유지하고, 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 합성하여 통합 이미지를 생성하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 규격을 상기 기준 규격 데이터와 비교하여 치수불량을 검출하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 음영을 상기 기준 음영 데이터와 비교하여 데미지(damage) 불량을 검출하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 색상차이와 상기 기준 색상 데이터를 비교하여 스크래치 불량을 검출하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 색상과 크기를 상기 기준 규격 데이터 및 상기 기준 색상 데이터와 비교하여 얼룩 불량을 검출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치에 있어서, 상기 비전 검사부는 CNN(Convolution Neural Network) 신경망을 갖는 인공지능이 구비된 컴퓨팅 디바이스이고, 상기 CNN 신경망을 이용한 딥러닝 이미지 학습을 통한 모델 생성을 통해 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검사하며, 상기 CNN 신경망을 이용한 딥러닝 이미지 학습은 샘플 이미지 입력단계, 학습 데이터 라벨링 단계, 딥러닝 학습진행 단계, 모델 생성 단계를 통해 구현되고, 상기 비전 검사부는 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 상기 딥러닝을 통해 생성한 모델과 비교하여 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검사하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 이차전지 리드탭 비전검사장치에 따르면, 이차전지 리드탭의 불량검사를 자동화하여 작업시간을 단축시키고 그 정확성을 담보하면서 인건비를 절약하는 등 완벽한 품질의 불량 검사를 구현할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
도 1은 일반적인 이차전지를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 이차전지에서 리드탭을 분리하여 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치의 리드탭 불량 비전검사 방법의 개념을 도시한 이미지이다.
본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시 예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.
이하의 설명 및 도면에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 더하여, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급할 경우, 이는 논리적 또는 물리적으로 연결되거나, 접속될 수 있음을 의미한다.
다시 말해, 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속되어 있을 수 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있으며, 간접적으로 연결되거나 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
본 발명의 실시형태를 설명함에 있어서 당업자라면 자명하게 이해할 수 있는 공지의 구성에 대한 설명은 본 발명의 요지를 흐리지 않도록 생략될 것이다. 또한 도면을 참조할 때에는 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등이 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있음을 고려하여야 한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치의 구성을 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치의 리드탭 불량 비전검사 방법의 개념을 도시한 이미지이다.
본 발명의 일실시예에 따른 이차전지 리드탭 비전검사장치는 제1 안착대(311), 제2 안착대(312), 제3 안착대(313), 제4 안착대(314), 컨베이어(320), 제1 카메라(331), 제2 카메라(332), 제3 카메라(333), 제4 카메라(334), 비전 검사부(340)를 포함한다.
비전검사장치로 투입되는 이차전지 리드탭은 컨베이어(320)를 따라 이동하면서 제1 안착대(311), 제2 안착대(312), 제3 안착대(313), 제4 안착대(314)의 순서대로 각 안착대에 안착된다. 이차전지 리드탭이 각 안착대에 안착되는 경우 컨베이어(320)는 동작을 일정시간 동안 멈추어 이차전지 리드탭이 각 안착대에서 일정시간 동안 위치할 수 있도록 동작할 수 있다. 이와 같이 제1 안착대(311), 제2 안착대(312), 제3 안착대(313), 제4 안착대(314)에는 이차전지 리드탭이 안착되고, 컨베이어(conveyor)는 각 안착대를 연결하여 이차전지 리드탭을 이송한다.
제1 카메라(331)는 제1 안착대(311) 상단에 위치하고, 제2 카메라(332)는 제2 안착대(312) 상단에 위치하며, 제3 카메라(333)는 제3 안착대(313) 상단에 위치하고, 제4 카메라(334)는 제4 안착대(314) 상단에 위치한다. 이차전지 리드탭이 제1 안착대(311)에 안착되는 일정시간동안 제1 카메라(331)는 이차전지 리드탭을 촬영한다. 이차전지 리드탭이 제2 안착대(312)에 안착되는 일정시간동안 제2 카메라(332)는 이차전지 리드탭을 촬영한다. 이차전지 리드탭이 제3 안착대(313)에 안착되는 일정시간동안 제3 카메라(333)는 이차전지 리드탭을 촬영한다. 이차전지 리드탭이 제4 안착대(314)에 안착되는 일정시간동안 제4 카메라(334)는 이차전지 리드탭을 촬영한다.
제1 안착대(311), 제2 안착대(312), 제3 안착대(313), 제4 안착대(314)는 각각 회전 가능하도록 구현될 수 있다. 제1 안착대(311)로부터 이차전지 리드탭이 이송되어 안착되면 제2 안착대(312)는 90도 회전하여 일정시간 이후 이차전지 리드탭을 컨베이어(320)로 배출한다. 제2 안착대(312)로부터 이차전지 리드탭이 이송되어 안착되면 제3 안착대(313)는 90도 회전하여 일정시간 이후 이차전지 리드탭을 컨베이어(320)로 배출한다. 제3 안착대(313)로부터 이차전지 리드탭이 이송되어 안착되면 제4 안착대(314)는 90도 회전하여 일정시간 이후 이차전지 리드탭을 컨베이어(320)로 배출한다.
따라서, 이차전지 리드탭은 제1 안착대(311)에 제1 자세로 안착되고, 제2 안착대(312)에서는 상기 제1 자세에서 90도 회전한 상태인 제2 자세로 안착되며, 제3 안착대(313)에서는 상기 제1 자세에서 180도 회전한 상태인 제3 자세로 안착되고, 제4 안착대(314)에서는 상기 제1 자세에서 270도 회전한 상태인 제4 자세로 안착될 수 있다. 각 안착대의 회전 각도나 컨베이어(320)의 정지시간 등은 이차전지 리드탭의 정확한 촬영을 통한 이미지 획득을 위하여 관리자의 판단에 따라 다양한 값으로 설정될 수 있다.
제1 카메라(331)는 상기 제1 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제1 이미지를 획득하고, 제2 카메라(332)는 상기 제2 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제2 이미지를 획득하며, 제3 카메라(333)는 상기 제3 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제3 이미지를 획득하고, 제4 카메라(334)는 상기 제4 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제4 이미지를 획득할 수 있다.
비전 검사부(340)는 이차전지 리드탭에 대한 기준 규격 데이터, 기준 색상 데이터, 기준 명암 데이터, 기준 음영 데이터가 기록된 메모리를 유지한다. 비전 검사부(340)는 상기 제1 이미지의 이차전지 리드탭의 규격을 상기 기준 규격 데이터와 비교하여 치수불량을 검출할 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 제2 이미지의 이차전지 리드탭의 음영을 상기 기준 음영 데이터와 비교하여 데미지(damage) 불량을 검출할 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 제3 이미지의 이차전지 리드탭의 색상차이와 상기 기준 색상 데이터를 비교하여 스크래치 불량을 검출할 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 제4 이미지의 이차전지 리드탭의 색상과 크기를 상기 기준 규격 데이터 및 상기 기준 색상 데이터와 비교하여 얼룩 불량을 검출할 수 있다.
비전 검사부(340)는 이차전지 리드탭에 대한 기준 규격 데이터, 기준 색상 데이터, 기준 명암 데이터, 기준 음영 데이터가 기록된 메모리를 유지한다. 비전 검사부(340)는 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 합성하여 통합 이미지를 생성한다. 비전 검사부(340)는 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 합성을 통해 각 이미지로부터 밝기(Brightness), 콘트라스트(Contrast), 쉐이딩(Shading), 회전(Rotation), 시프트(Shift), 줌(Zoom) 등의 요소가 보정되어 최적화된 통합 이미지를 생성한다.
비전 검사부(340)는 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 규격을 상기 기준 규격 데이터와 비교하여 치수불량을 검출할 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 음영을 상기 기준 음영 데이터와 비교하여 데미지(damage) 불량을 검출할 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 색상차이와 상기 기준 색상 데이터를 비교하여 스크래치 불량을 검출할 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 색상과 크기를 상기 기준 규격 데이터 및 상기 기준 색상 데이터와 비교하여 얼룩 불량을 검출할 수 있다.
비전 검사부(340)는 CNN(Convolution Neural Network) 신경망을 갖는 인공지능이 구비된 컴퓨팅 디바이스로 구현될 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 CNN 신경망을 이용한 딥러닝 이미지 학습을 통한 모델 생성을 통해 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검사한다. 상기 CNN 신경망을 이용한 딥러닝 이미지 학습은 샘플 이미지 입력단계, 학습 데이터 라벨링 단계, 딥러닝 학습진행 단계, 모델 생성 단계를 통해 구현될 수 있다. 비전 검사부(340)는 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 상기 딥러닝을 통해 생성한 모델과 비교하여 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검사할 수 있다.
본 발명에서는 Tensorflow를 이용한 CNN 신경망을 사용하여 이미지 불량에 대한 학습을 진행한다. 이 때, 이미지의 불량 검출이 어렵기 때문에 신경망의 깊이를 101 Layer 로 적용하여 학습의 양을 증대해서 불량 검출을 최적화할 수 있다. 해당 알고리즘 및 모델은 Python 기반으로 개발되었기 때문에, 실제 검사 적용 시 이미지 획득 어플리케이션과 Python 딥러닝 검사 모델이 서로 통신으로 이미지 및 상태를 주고받아야 하므로 검사 장치를 구성함에 있어 시간이 오래 걸릴 수 있는데, 본 발명에서는 8개의 검사 모델을 dll화하고 이미지 획득 어플리케이션에서 직접 함수 호출하도록 하여 Python 어플리케이션이 구동하지 않도록 함으로써 소요시간을 단축시키고 구성을 단순화할 수 있다. 검사 신뢰성을 높이기 위해 금속 불량 제품 1,000개 이상의 제품에서 각 Defect(긁힘, 찍힘, Burr, 눌림 등)을 라벨링 하고, 이를 각도 및 사이즈 등으로 증폭하여 수 만개의 데이터 세트(Data Set)를 생성하여 검사 정확도를 높일 수 있다.
이차전지 리드탭의 모든 면을 검사해야 하기 때문에 때문에 8개의 검사 Model로 학습을 진행하고, 검사 장치의 택타임(Tact Time)을 설정하기 위해 초고속의 검사 속도가 필요하므로, 단일 쓰레드(Thread)의 Sequential한 검사 방식은 지양하고, 검사 Boost Algorithm를 적용하고 8개의 Multi Thread로 검사 수행을 진행하여 88장의 이미지를 6초 안에 검사 완료 진행하는 방식으로 구현할 수 있다. 딥러닝 학습으로 인한 검사는 불량(Defect)의 모양을 통해 검사하며, 이러한 불량(Defect)의 모양 학습으로도 어려운 검사에 대해서는 컴퓨터 비전(영상 처리)과 딥러닝을 적용하여 검사가 가능하도록 할 수 있다. 원본 영상에서 잡영을 제거하고 필터링 처리(LOG), 이진화 알고리즘 처리(Adaptive)할 수 있다. Circle Fitting 알고리즘으로 근사치 원을 찾고, Circle을 기준으로 관심 영역을 분리한 후, 분리된 영상을 1/4씩 분리하여 딥러닝 학습을 진행할 수 있는데 이는 하나의 모델로 검사하기 위함이다. 최종적으로 검사 신뢰성 확인하여 이차전지 리드탭의 외형에 발생한 불량을 보다 정확하고 신속하게 검사할 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
311 내지 314: 안착대
320: 컨베이어
331 내지 334: 카메라
340: 비전 검사부

Claims (6)

  1. 이차전지 리드탭의 불량을 검사하는 장치에 있어서,
    상기 이차전지 리드탭이 안착되고, 회전 가능한 제1 안착대, 제2 안착대, 제3 안착대, 제4 안착대를 포함하는 복수의 안착대;
    상기 제1 안착대 내지 상기 제4 안착대를 포함하는 복수의 안착대를 서로 연결하여 상기 이차전지 리드탭을 이송하는 컨베이어(conveyor);
    상기 각 안착대 상단에 설치되어 상기 이차전지 리드탭을 촬영하고, 상기 제1 안착대 상단에 위치하는 제1 카메라, 상기 제2 안착대 상단에 위치하는 제2 카메라, 상기 제3 안착대 상단에 위치하는 제3 카메라, 상기 제4 안착대 상단에 위치하는 제4 카메라를 포함하는 복수의 카메라; 및
    상기 복수의 카메라가 촬영한 이미지를 통해 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검출하는 비전 검사부
    를 포함하고,
    상기 이차전지 리드탭은 상기 제1 안착대에 제1 자세로 안착되고, 상기 제2 안착대에서는 상기 제1 자세에서 90도 회전한 상태인 제2 자세로 안착되며, 상기 제3 안착대에서는 상기 제1 자세에서 180도 회전한 상태인 제3 자세로 안착되고, 상기 제4 안착대에서는 상기 제1 자세에서 270도 회전한 상태인 제4 자세로 안착되며,
    상기 제1 카메라는 상기 제1 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제1 이미지를 획득하고, 상기 제2 카메라는 상기 제2 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제2 이미지를 획득하며, 상기 제3 카메라는 상기 제3 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제3 이미지를 획득하고, 상기 제4 카메라는 상기 제4 자세의 이차전지 리드탭을 촬영한 제4 이미지를 획득하는 것을 특징으로 하는 이차전지 리드탭 비전검사장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 비전 검사부는 이차전지 리드탭에 대한 기준 규격 데이터, 기준 색상 데이터, 기준 명암 데이터, 기준 음영 데이터를 유지하고, 상기 제1 이미지의 이차전지 리드탭의 규격을 상기 기준 규격 데이터와 비교하여 치수불량을 검출하며, 상기 제2 이미지의 이차전지 리드탭의 음영을 상기 기준 음영 데이터와 비교하여 데미지(damage) 불량을 검출하며, 상기 제3 이미지의 이차전지 리드탭의 색상차이와 상기 기준 색상 데이터를 비교하여 스크래치 불량을 검출하며, 상기 제4 이미지의 이차전지 리드탭의 색상과 크기를 상기 기준 규격 데이터 및 상기 기준 색상 데이터와 비교하여 얼룩 불량을 검출하는 것을 특징으로 하는 이차전지 리드탭 비전검사장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 비전 검사부는 이차전지 리드탭에 대한 기준 규격 데이터, 기준 색상 데이터, 기준 명암 데이터, 기준 음영 데이터를 유지하고, 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 합성하여 통합 이미지를 생성하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 규격을 상기 기준 규격 데이터와 비교하여 치수불량을 검출하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 음영을 상기 기준 음영 데이터와 비교하여 데미지(damage) 불량을 검출하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 색상차이와 상기 기준 색상 데이터를 비교하여 스크래치 불량을 검출하며, 상기 통합 이미지의 이차전지 리드탭의 색상과 크기를 상기 기준 규격 데이터 및 상기 기준 색상 데이터와 비교하여 얼룩 불량을 검출하는 것을 특징으로 하는 이차전지 리드탭 비전검사장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 비전 검사부는 CNN(Convolution Neural Network) 신경망을 갖는 인공지능이 구비된 컴퓨팅 디바이스이고, 상기 CNN 신경망을 이용한 딥러닝 이미지 학습을 통한 모델 생성을 통해 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검사하며, 상기 CNN 신경망을 이용한 딥러닝 이미지 학습은 샘플 이미지 입력단계, 학습 데이터 라벨링 단계, 딥러닝 학습진행 단계, 모델 생성 단계를 통해 구현되고, 상기 비전 검사부는 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 상기 딥러닝을 통해 생성한 모델과 비교하여 상기 이차전지 리드탭의 불량을 검사하는 것을 특징으로 하는 이차전지 리드탭 비전검사장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2006250930A (ja) * 2005-03-08 2006-09-21 Ajuhitek Inc 自動光学検査システム
JP2015061049A (ja) * 2013-09-20 2015-03-30 日本電産リード株式会社 処理対象物搬送システム、及び基板検査システム

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