KR20210107997A - 빅데이터 기반 전지 검사 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 빅데이터 기반 전지 검사 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 와전류 센서로 측정된 전지의 금속 부분에 대한 정보를 판별함수에 적용하여 금속 부분에 대한 상태를 신속하게 검사하는 빅데이터 기반 전지 검사 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 송신 코일에 교류 전류인 입력 전류를 입력하고 상기 송신 코일에서 생성된 1차 자기장을 전지 금속부에 조사하여 상기 전지 금속부에 와전류를 유도하는 와전류 유도 단계; 상기 와전류 유도 단계에서 생성된 상기 와전류에 의해서 생성된 2차 자기장을 수신 코일에 입력하고 상기 2차 자기장에 의해 상기 수신 코일에 생성된 유도 기전력을 측정하는 출력 전압 측정 단계; 상기 입력 전류 값 및 상기 출력 전압 값을 근거로 임피던스를 산출하는 임피던스 산출 단계; 상기 임피던스 값에서 실수부와 허수부를 분리하여 판별 함수에 입력하고 상기 판별 함수에서 판별 값을 출력하는 임피던스 분석 단계; 및 상기 임피던스 분석 단계에서 출력된 판별 값을 근거로 상기 전지 금속부의 상태를 판단하는 상태 판단 단계를 포함할 수 있다.

Description

빅데이터 기반 전지 검사 방법{METHOD FOR INSPECTING BATTERY ON BASED BIG DATA}
본 발명은 빅데이터 기반 전지 검사 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 와전류 센서로 측정된 전지의 금속 부분에 대한 정보를 판별함수에 적용하여 금속 부분에 대한 상태를 신속하게 검사하는 빅데이터 기반 전지 검사 방법에 관한 것일 수 있다.
일반적으로, 이차전지는 화학에너지를 전기에너지로 변환하는 방전과 역방향인 충전 과정을 통하여 반복 사용이 가능한 전지이며, 그 종류로는 니켈-카드뮴(Ni-Cd) 전지, 니켈-수소(Ni-MH) 전지, 리튬-금속 전지, 리튬-이온(Li-ion) 전지 및 리튬-이온 폴리머 전지(Li-ion Polymer Battery) 등이 있다. 이러한 이차전지 중 높은 에너지밀도와 전압을 가지고, 사이클 수명이 길며, 자기방전율이 낮은 리튬 이차전지가 상용화되어 널리 사용되고 있다.
전지는 전지 케이스에 양극, 음극 및 분리막으로 구성된 전극조립체를 내장하는 구조로 마련될 수 있다. 전지는 전극 집전체로부터 돌출된 전극 탭들을 전극 리드에 용접하여 구성된 전극단자를 포함할 수 있다.
이때, 이차전지의 탭-리드의 연결 영역에서 용접 등의 공정이 정상적으로 이루어지지 않으면, 전류가 비정상적으로 흐르거나, 전지에 가해지는 충격 또는 진동에 의해 전기적 연결이 불안정해질 수 있으며, 심할 경우 전극 리드와 탭이 분리될 수 있다.
따라서, 전지 탭-리드 연결 영역에서의 물리적, 전기적 문제를 신속하고 정확하게 검사할 수 있는 방법이 요구되고 있다.
본 발명은 빅데이터 기반 전지 검사 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 와전류 센서로 측정된 전지의 금속 부분에 대한 정보를 판별함수에 적용하여 금속 부분에 대한 상태를 신속하게 검사하는 빅데이터 기반 전지 검사 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 송신 코일에 교류 전류인 입력 전류를 입력하고 상기 송신 코일에서 생성된 1차 자기장을 전지 금속부에 조사하여 상기 전지 금속부에 와전류를 유도하는 와전류 유도 단계; 상기 와전류 유도 단계에서 생성된 상기 와전류에 의해서 생성된 2차 자기장을 수신 코일에 입력하고 상기 2차 자기장에 의해 상기 수신 코일에 생성된 유도 기전력을 측정하는 출력 전압 측정 단계; 상기 입력 전류 값 및 상기 출력 전압 값을 근거로 임피던스를 산출하는 임피던스 산출 단계; 상기 임피던스 값에서 실수부와 허수부를 분리하여 판별 함수에 입력하고 상기 판별 함수에서 판별 값을 출력하는 임피던스 분석 단계; 및 상기 임피던스 분석 단계에서 출력된 판별 값을 근거로 상기 전지 금속부의 상태를 판단하는 상태 판단 단계를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 와전류 유도 단계에서, 상기 입력 전류는 각기 다른 설정 주파수를 가지는 복수의 부분 교류 전류를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 상기 입력 전류는 하기의 수학식 1에 의해서 산출되는 것일 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
I는 상기 입력 전류이고, N은 상기 부분 교류 전류 값의 개수이며, IPn은 n번째 상기 부분 교류 전류의 진폭 및 위상을 나타내는 복소수이고, fn은 n번째 상기 부분 교류 전류의 설정 주파수이며, t는 시간이다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 와전류 유도 단계에서, 상기 송신 코일은 상기 송신 코일의 길이 방향이 상기 전지 금속부의 표면에 수직한 방향으로 배치된 상태에서 상기 전지 금속부의 표면에 상기 1차 자기장을 조사하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 출력 전압 측정 단계에서, 상기 수신 코일은 상기 수신 코일의 길이 방향이 상기 전지 금속부의 표면에 수직한 방향이 되도록 배치되는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 임피던스 산출 단계에서, 상기 임피던스는 상기 출력 전압 값에서 상기 입력 전류 값을 나눠 산출되는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 상기 임피던스는 각각의 상기 설정 주파수에 대응하는 복수의 부분 임피던스를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 임피던스 분석 단계에서, 상기 판별 함수는 복수로 마련되고, 복수의 상기 판별 함수에 대한 각각의 상기 판별 값들은 하기 수학식 4에 의해서 산출되는 것일 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00002
Dm은 m 번째 판별 함수의 판별 값이고, N은 상기 설정 주파수의 개수이며, Rn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 실수부이고, Xn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 허수부이며, Crm,n과 Cxm,n은 m 번째 판별 함수의 n 번째 설정 주파수에 대응하는 판별 계수이다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 상기 판별 계수들은 복수의 샘플 전지 금속부에서 측정되는 샘플 임피던스 값과, 상기 복수의 샘플 전지 금속부의 상태 정보 값을 근거로 산출되는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 상기 상태 정보 값은 샘플 전지 금속부의 옴 저항 값, 용접 두께, 인장 강도 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 임피던스 분석 단계에서 하나의 상기 전지 금속부 마다 m개의 판별 값이 산출되고, 상기 상태 판단 단계에서, 상기 m개의 판별 값 중 적어도 둘 이상의 판별 값을 동시에 고려하여 상기 전지 금속부의 상태를 판단하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 상기 상태 판단 단계는, 상기 m개의 판별 값 중 2개의 판별 값을 선택하는 판별 값 선택 단계와, 상기 판별 값 선택 단계에서 선택된 판별 값을 각 축으로 하는 2차원의 판별 그래프를 출력하는 그래프 출력 단계와, 상기 그래프 출력 단계에서 출력된 상기 판별 그래프 상에 상기 전지 금속부의 판별 값을 좌표로 표시하는 데이터 마킹 단계를 포함하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 상기 그래프 출력 단계에서, 상기 판별 그래프에는 전지 금속부의 상태를 나타내는 복수의 상태 영역이 표시되는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 전지 금속부를 검사하기 위한 것으로, 구체적으로는 전극 탭과 전극 리드가 연결되는 전지 탭-리드의 연결 영역에서의 물리적 및 전기적 연결상태를 비파괴 검사 장치인 와전류 센서의 측정값을 이용하여 빠르고 정확하게 분석 및 판단할 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 전지 금속부에 대한 상태를 빠르고, 정확하게 검사하고, 검사 대상 물체를 파괴하지 않기 때문에, 모집단에 일부 개체만 검사하는 샘플링 검사 시스템이 아닌, 양산라인에 적용되어 전지에 대한 전수 검사가 가능하다.
도 1은 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법이 적용되는 전지 금속부를 나타내는 사시도이다.
도 3은 단일 주파수의 입력 전류로 측정된 임피던스 값과 전지 금속부의 상태와의 상관관계를 나타내는 그래프이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 검사 결과를 나타내는 그래프이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 및 작용을 고려하여 특별히 정의된 용어들은 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 한다.
도 1은 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법을 나타내는 블록도이다. 도 2는 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법이 적용되는 전지 금속부를 나타내는 사시도이다. 도 3은 단일 주파수의 입력 전류로 측정된 임피던스 값과 전지 금속부의 상태와의 상관관계를 나타내는 그래프이다. 도 4 및 도 5는 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 검사 결과를 나타내는 그래프이다.
이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에 대해서 상세히 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 송신 코일에 교류 전류인 입력 전류를 입력하고 상기 송신 코일에서 생성된 1차 자기장을 전지 금속부에 조사하여 상기 전지 금속부에 와전류를 유도하는 와전류 유도 단계(S100), 상기 와전류 유도 단계(S100)에서 생성된 상기 와전류에 의해서 생성된 2차 자기장을 수신 코일에 입력하고 상기 2차 자기장에 의해 상기 수신 코일에 생성된 유도 기전력을 측정하는 출력 전압 측정 단계(S200), 상기 입력 전류 값 및 상기 출력 전압 값을 근거로 임피던스를 산출하는 임피던스 산출 단계(S300), 상기 임피던스 값에서 실수부와 허수부를 분리하여 판별 함수에 입력하고 상기 판별 함수에서 판별 값을 출력하는 임피던스 분석 단계(S400), 및 상기 임피던스 분석 단계(S400)에서 출력된 판별 값을 근거로 상기 전지 금속부의 상태를 판단하는 상태 판단 단계(S500)를 포함할 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 전지에 포함되는 전지 금속부를 비파괴 검사 장치인 와전류 센서로 측정하고, 와전류 센서에서 측정된 임피던스 값을 판별 함수에 입력하여 신속하고 정확하게 전지 금속부의 상태를 검사하는 것일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 검사 대상이 되는 전지 금속부는 전지에 포함되는 전극 집전체, 전극 탭(11), 전극 리드(12) 자체일 수도 있고, 전극 집전체, 전극 탭(11), 전극 리드(12)가 서로 연결되는 연결 영역 등일 수 있다. 구체적으로는, 도 2에 도시된 바와 같이, 전지 금속부는 전극 집전체에서 돌출된 전극 탭(11)과 외부 장치의 전기 단자에 물리는 전극 리드(12)가 용접 등으로 서로 연결되는 탭-리드 연결 영역(13)일 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 사용되는 와전류 센서는 검사 영역인 전지 금속부에 교류 자기장인 1차 자기장을 조사(照射)하는 송신 코일, 전지 금속부에 1차 자기장에 의해 생선된 와전류에 의해서 방사되는 2차 자기장을 수신받아 기전력을 생성하는 수신 코일을 포함할 수 있다. 송신 코일과 수신 코일은 전지 금속부에 일정거리가 이격되어 비접촉 상태로 배치될 수 있다. 송신 코일 및 수신 코일은 원통, 사각 기둥, 다각형 기둥 등으로 마련되며, 송신 코일 및 수신 코일의 길이 방향으로 자기장이 생성되도록 전선이 권선된 형태일 수 있다.
와전류 유도 단계(S100)에서, 입력 전류는 각기 다른 설정 주파수를 가지는 복수의 부분 교류 전류를 포함하는 것일 수 있다. 도 3은 단일 주파수의 입력 전류로 측정된 임피던스 값과 전지 금속부의 상태와의 상관관계를 나타내는 그래프로, x축은 인장 강도 값이며, y축은 8500 Hz에서의 임피던스 값이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 단일 주파수로 측정된 임피던스 값은 전지 금속부의 상태와 직접적인 연관성이 부족하며, 따라서, 단일 주파수만으로는 불량 또는 정상 상태를 구분하기 어렵다.
본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 와전류 유도 단계(S100)에서, 각기 다른 설정 주파수를 가지는 복수의 부분 교류 전류를 포함하는 입력 전류를 통해 전지 금속부에 와전류를 형성함으로써, 측정값으로 부분 교류 전류의 개수만큼의 임피던스 값을 얻을 수 있고, 전지 금속부의 정확한 상태를 판별할 수 있다.
복수의 부분 교류 전류의 각각의 설정 주파수는 100 Hz 내지 200 kHz 대역에서 선택될 수 있다. 설정 주파수가 200 kHz 이상일 경우, 검사 대상이 되는 전지 금속부의 표면에만 지나치게 강한 와전류가 형성되어 의미 없는 임피던스 값이 측정되고, 설정 주파수가 100 Hz 이하일 경우, 1차 자기장이 전지 금속부의 깊은 곳까지 침투할 수 있지만 해당 깊이에서 유도되는 와전류의 밀도가 낮아 수신 코일에서 노이즈가 측정될 수 있다. 따라서, 설정 주파수는 100 Hz 내지 200 kHz 대역에서 선택되는 것이 바람직할 수 있다.
부분 교류 전류의 개수, 즉, 설정 주파수의 개수는 2개 내지 16개가 바람직할 수 있다. 설정 주파수의 개수가 너무 적으면, 검사의 정확도가 떨어지며, 반대로 설정 주파수의 개수가 너무 많으면, 결과 산출에 시간이 걸릴 뿐만 아니라, 판별 함수의 마이닝에도 많은 비용과 시간이 소요될 수 있으며, 주파수 간에 중복되는 측정결과가 나타낼 수 있다. 따라서, 설정 주파수의 개수는 2개 내지 16개가 바람직할 수 있으며, 더 바람직하게는 설정 주파수의 개수가 8개로 설정되는 것일 수 있다. 예를 들어, 설정 주파수는 8개로 각각의 설정 주파수는 6000 Hz, 6800 Hz, 7200 Hz, 7500 Hz, 8000 Hz, 8500 Hz, 9200 Hz 및 9700 Hz로 선택될 수 있다.
와전류 유도 단계(S100)에서, 송신 코일에 입력 전류로서, 부분 교류 전류는 순차적으로 각각 송신 코일에 입력될 수도 있지만, 부분 교류 전류가 모두 합산된 값을 입력 전류로서 송신 코일에 입력할 수 있다. 송신 코일에 입력 전류가 입력되면, 입력 전류를 차단하더라도 송신 코일, 수신 코일, 전지 금속부 등에는 여자 전류가 남을 수 있고, 정확한 검사를 위해서, 여자 전류가 해소된 다음 다시 입력 전류를 송신 코일에 입력하는 것이 바람직할 수 있다. 따라서, 부분 교류 전류를 순차적으로 송신 코일에 입력할 경우 부분 교류 전류의 개수, 즉, 설정 주파수의 개수가 많아질수록 검사에 소요되는 시간도 길어질 수밖에 없다. 하지만, 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법의 와전류 유도 단계(S100)에서는 송신 코일에 부분 교류 전류가 모두 합산된 값을 입력 전류로서 송신 코일에 입력함으로써, 와전류 유도 단계(S100) 및 출력 전압 측정 단계(S200)에서 소요되는 시간을 절약할 수 있다. 즉, 입력 전류로서, 모든 부분 교류 전류가 중첩된 값이 송신 코일에 입력되는 것이 바람직할 수 있다.
구체적으로, 입력 전류로 부분 교류 전류들을 합산한 값을 송신 코일에 입력할 경우, 입력 전류는 하기의 수학식 1에 의해서 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00003
I는 입력 전류이고, N은 부분 교류 전류 값의 개수이며, IPn은 n번째 부분 교류 전류의 진폭 및 위상을 나타내는 복소수이고, fn은 n번째 부분 교류 전류의 설정 주파수이며, t는 시간이다. N은 부분 교류 전류 값의 개수이기 때문에, 설정 주파수의 개수이기도 하며, 후술할 부분 임피던스 값의 개수이기도 하다.
와전류 유도 단계(S100)에서, 송신 코일은 송신 코일의 길이 방향이 전지 금속부의 표면에 수직한 방향으로 배치된 상태에서 전지 금속부의 표면에 1차 자기장을 조사할 수 있다. 구체적으로, 송신 코일은 전지 금속부의 표면에 수직한 방향으로 1차 자기장을 방사할 수 있다.
출력 전압 측정 단계(S200)에서, 수신 코일은 수신 코일의 길이 방향이 전지 금속부의 표면에 수직한 방향이 되도록 배치될 수 있다. 구체적으로, 송신 코일은 전지 금속부의 표면에서 수직한 방향으로 방사되는 2차 자기장을 흡수하여 기전력을 생산할 수 있다. 생선된 기전력은 출력 전압 값으로서 측정될 수 있다.
임피던스 산출 단계(S300)에서, 임피던스는 출력 전압 값에서 입력 전류 값을 나눠 산출될 수 있다. 즉, 임피던스는 하기의 수학식 2에 의해서 산출될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00004
Z는 임피던스이고, V는 출력 전압이다. 여기서, 출력 전압 V는 교류로 출력될 수 있다.
임피던스 산출 단계(S300)에서, 임피던스는 각각의 설정 주파수에 대응하는 복수의 부분 임피던스를 포함할 수 있다. 즉, 부분 임피던스는 설정 주파수의 개수만큼 마련될 수 있다. 구체적으로, 임피던스는 모든 부분 임피던스의 합일 수 있다.
즉, 임피던스와 부분 임피던스의 관계는 하기의 수학식 3으로 표현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00005
Rn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 실수부이고, Xn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 허수부이다. Rn과 Xn은 실수이다.
임피던스 분석 단계(S400)에서, 판별 함수는 복수로 마련되고, 복수의 판별 함수에 대한 각각의 판별 값들은 하기 수학식 4에 의해서 산출될 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00006
Dm은 m 번째 판별 함수의 판별 값이고, N은 설정 주파수의 개수이며, Rn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 실수부이고, Xn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 허수부이며, Crm,n과 Cxm,n은 m 번째 판별 함수의 n 번째 설정 주파수에 대응하는 판별 계수이다. 판별 계수는 실수이다. 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법에서 판별 함수는 적어도 둘 이상으로 마련되며, 판별 함수들의 출력 값인 판별 값들 간의 상관관계에 따라 전지 금속부의 상태를 판단할 수 있다. 판별 함수는 수학식 4에서와 같이 선형함수로 마련될 수 있다.
판별 계수들은 복수의 샘플 전지 금속부에서 측정되는 샘플 임피던스 값과, 복수의 샘플 전지 금속부의 상태 정보 값을 근거로 산출될 수 있다. 샘플 전지 금속부는 검사 대상이 되는 전지와는 별개로 샘플 전지로 마련되는 전지의 전지 금속부일 수 있다.
샘플 임피던스 값은 샘플 전지 금속부에 대해서 상기의 와전류 유도 단계(S100), 출력 전압 측정 단계(S200) 및 임피던스 산출 단계(S300)를 수행하여 얻어지는 임피던스 값일 수 있다.
샘플 전지 금속부의 상태 정보 값은 샘플 전지 금속부의 옴 저항 값, 용접 두께, 인장 강도 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다. 샘플 전지 금속부의 상태 정보 값은 샘플 전지 금속부에 대해서 저항 센서, 인장 강도 측정 장치 등의 계측기를 통해 직접 측정한 물리량일 수 있다.
판별 함수는 샘플 임피던스 값 및 상태 정보 값을 근거로 데이터 마이닝(data mining)되고, 데이터 마이닝 결과에 따라 판별 계수들의 값들이 튜닝될 수 있다.
판별 함수는 설정 주파수의 개수 N의 6배수 이상의 샘플 전지에서 추출된 샘플 임피던스 값 및 상태 정보 값으로 데이터 마이닝될 수 있다. 구체적으로, 판별 함수는 통계 프로그램(R, Mini tap 등)에서 도출된 계수를 적용하는 방식으로 데이터 마이닝될 수 있다. 전지의 실제 양산 라인에서 일반적으로 Lot 단위는 1만개 이상이며, 따라서, 1만개 이상의 샘플 전지에서 임피던스 정보를 추출하는 것이 이상적일 수 있지만, 적어도 설정 주파수의 개수 N의 6배수의 샘플 전지에 대한 샘플 임피던스 값 및 상태 정보 값으로 판별 함수가 데이터 마이닝되면 일정 수준 이상의 신뢰도를 판별 함수는 확보할 수 있다.
임피던스 분석 단계(S400)에서 하나의 전지 금속부 마다 m개의 판별 값이 산출되고, 상태 판단 단계(S500)에서, m개의 판별 값 중 적어도 둘 이상의 판별 값을 동시에 고려하여 전지 금속부의 상태를 판단할 수 있다. 구체적으로, 판단하고자 하는 상태, 예를 들어, 용접 상태, 통전 상태 등에 따라 복수의 판별 값들 중에서 일부의 판별 값을 선택하고 판별 값들 간의 상관관계 분석을 통해 전지 금속부의 상태를 판단할 수 있다.
구체적으로, 상태 판단 단계(S500)는 m개의 판별 값 중 2개의 판별 값을 선택하는 판별 값 선택 단계와, 판별 값 선택 단계에서 선택된 판별 값을 각 축으로 하는 2차원의 판별 그래프를 출력하는 그래프 출력 단계와, 그래프 출력 단계에서 출력된 판별 그래프 상에 전지 금속부의 판별 값을 좌표로 표시하는 데이터 마킹 단계를 포함할 수 있다. 즉, 각각의 전지 금속부의 상태가 2차원의 판별 그래프 상에서 각각의 좌표를 가지고 점으로서 표시될 수 있다.
그래프 출력 단계에서, 판별 그래프에는 전지 금속부의 상태를 나타내는 복수의 상태 영역이 표시될 수 있다. 따라서, 전지 금속부의 상태 좌표가 판별 그래프 상에서 어느 영역에 표시되는지에 따라 전지 금속부의 상태가 판단될 수 있다. 상태 영역은 판결 값들의 상관관계에 따라 결정될 수 있다.
실시예 1
25개의 정상 전지 금속부와 25개의 불량 전지 금속부에 대해서 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법을 적용하여 검사를 수행하였다.
알루미늄 박막 소재의 전극 탭(11)과 알루미늄 합금 소재의 전극 리드(12)가 초음파로 용접된 탭-리드 연결 영역(13)을 와전류 탐사 장치로 설정 주파수가 각각 6000 Hz, 6800 Hz, 7200 Hz, 7500 Hz, 8000 Hz, 8500 Hz, 9200 Hz 및 9700 Hz 인 8개의 부분 교류 전류들를 합산한 값을 입력 전류 값으로 하여 와전류 유도 단계(S100) 및 출력 전압 측정 단계(S200)를 수행하였다.
판별 함수는 50개의 샘플 전지 금속부에서 추출된 샘플 임피던스 값 및 상태 정보 값으로 데이터 마이닝된 것으로, 통계 프로그램에서 도출된 판별 함수에 대해서 임피던스 분석 단계(S400)가 수행되었으며, 이 중 16개의 판별 값으로 상태 판단 단계(S500)가 수행되었다.
도 4의 그래프는 2개 판별 값을 각축으로 하는 2차원 판별 그래프이며, 동그라미로 표시된 좌표가 정상인 전지 금속부이고, 네모로 표시된 좌표가 불량인 전지 금속부이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 정상인 전지 금속부와 불량인 전지 금속부의 좌표가 서로 분리되어 각각 밀집된 것을 볼 수 있다.
실시예 2
약용접된 전지 10개, 과용접된 전지 10개 및 정상용접된 전지10로, 총 30개의 전지 금속부에 대해서 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법을 적용하여 검사를 수행하였다.
알루미늄 박막 소재의 전극 탭(11)과 알루미늄 합금 소재의 전극 리드(12)가 초음파로 용접된 탭-리드 연결 영역(13)을 와전류 탐사 장치로 설정 주파수가 각각 30 kHz, 50 kHz, 70 kHz, 90 kHz, 110 kHz, 130 kHz, 150 kHz 및 170 kHz 인 8개의 부분 교류 전류들를 합산한 값을 입력 전류 값으로 하여 와전류 유도 단계(S100) 및 출력 전압 측정 단계(S200)를 수행하였다.
판별 함수는 30개의 샘플 전지 금속부에서 추출된 샘플 임피던스 값 및 상태 정보 값으로 데이터 마이닝된 것으로, 통계 프로그램(R)에서 도출된 판별 함수에 대해서 임피던스 분석 단계(S400)가 수행되었으며, 이 중 32개의 판별 값으로 상태 판단 단계(S500)가 수행되었다. 구체적으로는 8개 각 부분 입력 전류 값에 대응하는 임피던스의 실수값과 허수값에 대해 각각의 LD1 및 LD2가 도출되었다.
도 5의 그래프는 2개 판별 값을 각축으로 하는 2차원 판별 그래프이며, 2차원 판별 그래프에는 용접 상태를 나타내는 복수의 상태 영역을 표시하였으며, 전지 금속부의 상태 좌표가 상태 영역에 오버랩되어 마킹되었다. 도 5에 도시된 바와 같이, 총 30개의 전지 금속부에 대해서 10개는 약용접으로 판단되었으며, 10개는 과용접으로 판단되었고, 10개는 정상용접으로 판단되었다. 즉, 본 발명의 빅데이터 기반 전지 검사 방법은 30개 전지 모두에 대해서 정확한 검사결과를 산출했다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
11...전극 탭
12...전극 리드
13...탭-리드 연결 영역

Claims (13)

  1. 송신 코일에 교류 전류인 입력 전류를 입력하고 상기 송신 코일에서 생성된 1차 자기장을 전지 금속부에 조사하여 상기 전지 금속부에 와전류를 유도하는 와전류 유도 단계;
    상기 와전류 유도 단계에서 생성된 상기 와전류에 의해서 생성된 2차 자기장을 수신 코일에 입력하고 상기 2차 자기장에 의해 상기 수신 코일에 생성된 유도 기전력을 측정하는 출력 전압 측정 단계;
    상기 입력 전류 값 및 상기 출력 전압 값을 근거로 임피던스를 산출하는 임피던스 산출 단계;
    상기 임피던스 값에서 실수부와 허수부를 분리하여 판별 함수에 입력하고 상기 판별 함수에서 판별 값을 출력하는 임피던스 분석 단계; 및
    상기 임피던스 분석 단계에서 출력된 판별 값을 근거로 상기 전지 금속부의 상태를 판단하는 상태 판단 단계를 포함하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 와전류 유도 단계에서,
    상기 입력 전류는 각기 다른 설정 주파수를 가지는 복수의 부분 교류 전류를 포함하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 입력 전류는 하기의 수학식 1에 의해서 산출되는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법:
    [수학식 1]
    Figure pat00007

    I는 상기 입력 전류이고, N은 상기 부분 교류 전류 값의 개수이며, IPn은 n번째 상기 부분 교류 전류의 진폭 및 위상을 나타내는 복소수이고, fn은 n번째 상기 부분 교류 전류의 설정 주파수이며, t는 시간이다.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 와전류 유도 단계에서,
    상기 송신 코일은 상기 송신 코일의 길이 방향이 상기 전지 금속부의 표면에 수직한 방향으로 배치된 상태에서 상기 전지 금속부의 표면에 상기 1차 자기장을 조사하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 출력 전압 측정 단계에서,
    상기 수신 코일은 상기 수신 코일의 길이 방향이 상기 전지 금속부의 표면에 수직한 방향이 되도록 배치되는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 임피던스 산출 단계에서,
    상기 임피던스는 상기 출력 전압 값에서 상기 입력 전류 값을 나눠 산출되는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 임피던스는 각각의 상기 설정 주파수에 대응하는 복수의 부분 임피던스를 포함하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 임피던스 분석 단계에서,
    상기 판별 함수는 복수로 마련되고,
    복수의 상기 판별 함수에 대한 각각의 상기 판별 값들은 하기 수학식 4에 의해서 산출되는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법:
    [수학식 4]
    Figure pat00008

    Dm은 m 번째 판별 함수의 판별 값이고, N은 상기 설정 주파수의 개수이며, Rn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 실수부이고, Xn은 n번째 설정 주파수에 대응하는 부분 임피던스의 허수부이며, Crm,n과 Cxm,n은 m 번째 판별 함수의 n 번째 설정 주파수에 대응하는 판별 계수이다.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 판별 계수들은 복수의 샘플 전지 금속부에서 측정되는 샘플 임피던스 값과, 상기 복수의 샘플 전지 금속부의 상태 정보 값을 근거로 산출되는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 상태 정보 값은 샘플 전지 금속부의 옴 저항 값, 용접 두께, 인장 강도 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 임피던스 분석 단계에서 하나의 상기 전지 금속부 마다 m개의 판별 값이 산출되고,
    상기 상태 판단 단계에서, 상기 m개의 판별 값 중 적어도 둘 이상의 판별 값을 동시에 고려하여 상기 전지 금속부의 상태를 판단하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 상태 판단 단계는,
    상기 m개의 판별 값 중 2개의 판별 값을 선택하는 판별 값 선택 단계와,
    상기 판별 값 선택 단계에서 선택된 판별 값을 각 축으로 하는 2차원의 판별 그래프를 출력하는 그래프 출력 단계와,
    상기 그래프 출력 단계에서 출력된 상기 판별 그래프 상에 상기 전지 금속부의 판별 값을 좌표로 표시하는 데이터 마킹 단계를 포함하는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 그래프 출력 단계에서,
    상기 판별 그래프에는 전지 금속부의 상태를 나타내는 복수의 상태 영역이 표시되는 것인 빅데이터 기반 전지 검사 방법.
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