用于电池生产的创新传感器解决方案：深入了解电芯生产

在电动汽车电池及储能系统的复杂生产工艺中，很多工位处均需要传感器。这些传感器既能够输出工艺控制信号，又能够实现装配工位的安全防护，并且执行集成式质量管理工作。SICK 为设备制造商及设备运营商一站式提供全品类传感器，显著提升电池生产的工艺控制精度、安全性、质量及生产效率。

未来的电池制造市场

未来几年，预计所有相关市场的电动汽车产销量

都将大幅增长。根据预测，到 2030 年，约 80% 的新车将配备电力驱动装置。这意味着每年大约需要 6,000 万辆汽车的电池。为实现该目标，需要在现有的基础上建立更多的“超级工厂”。

2035 年，欧盟将彻底停止销售内燃机汽车。在中国这个巨大的汽车市场，所有汽车都将采用“新能源”。这意味着在 2030 年之后，所需的电池数量将继续增加。此外，固定式储能系统将构成能源转型战略中对摆脱化石能源依赖的基石。该市场亦将迎来强劲增长。

电池生产工艺非常复杂：从电极到电芯，再到模组及完整的电池组，整个工艺需经历多道单独的步骤，并且每个步骤均须确保高质量标准。要满足量产要求，必须实现高度自动化。超级工厂产能规模也须与之匹配，尤其是在经济压力较大的情况下：汽车行业的客户期望每千瓦时的“目标价格”稳中有降。

出于这些原因，超级工厂运营商不仅主动追求，更必须依赖零停机生产。同样须将废品率降至更低，即实现实时检测与剔除。因此，各个工艺步骤需配备集成式质量管理系统。最终环节须遵循电池工厂所在地的机械安全标准和规范。安全技术不应影响生产效率。相反，智能的安全技术通过高效适配工艺，实现了安全生产力。

设备制造商和一站式集成方案提供商的核心目标是

为客户的生产过程提供稳定的设备。在实现结构设计方面，这意味着高效的控制工艺并降低复杂性。因此，在传感器层面，可通过使用一站式提供的高质量传感器技术来实现这一目标。

传感器有助于提高电池生产的质量和生产效率

针对电池生产的多项任务（如电芯生产），提供不同的传感器技术供选择。在生产过程中，电芯的主要部件（电极箔和隔膜）被高速加工为卷材形式。

以下九个应用案例简要说明了 SICK 传感器所完成的任务：

1. 应用案例：针对快速运行的绕制单元的入口控制，采用安全光幕 deTec4 与安全控制器 Flexi Compact 配套使用。必须对物流员工通道或自动导引车辆系统加以保护，以便输送新的薄膜卷筒。

2. 应用案例：可通过防护门进入很多封闭式机器的工作区——flexLock 安全锁定装置与 Flexi Compact 安全控制器协同工作，共同完成防护门的监控任务。

3. 应用案例：在多个工位进行的电极涂层厚度测量（例如压延之后），要求达到最高测量频率（最高 80 kHz）及微米级测量精度。此处使用位移传感器 OD5000。

4. 应用案例：在电极极耳工艺集成质量管理中，2D 视觉传感器 InspectorP61x 可发挥独特优势：在较小的安装空间内实现高效检测与集成照明，确保了准确的距离测量。通过在视觉相机上直接集成 Deep Learning 工具扩展功能，可完成质量管理所需的复杂图像处理任务。

5. 应用示例：位移传感器 OD2000 测量开卷时卷筒的高度，并发出换卷信号（剩余薄膜检查）——测量范围可达 1.20 m，重复精度可达 0.1 µm。

6. 应用案例：对快速运行的薄膜进行集成式裂纹及孔洞检测至关重要。该任务由测量型自动化光栅 MLG-2 完成，既能确保进一步加工高品质的膜幅，又能防止工艺中断。

7. 应用案例：AS30 系列的阵列式传感器适用于电极箔和隔膜的边缘控制器，MLG-2 WebChecker 则适用于同时检测多个薄膜的边缘。

8. 应用案例：为检测薄膜末端的标记或涂层缺陷，在拼接带检测中主要使用以下传感器：颜色传感器 CSS High Resolution，具备长测量距离（达 500 mm），和采用 Twin Eye 技术的色标传感器 KTS Prime，即使在用于颤动的材料时，也能实现理想的对比度检测。

9. 应用案例：在需要准确位置测量或速度测量的卷对卷工艺中，使用激光表面运动传感器 SPEETEC 1D。其非接触式测量原理可有效保护电极材料的敏感表面。

用于电芯生产的传感器解决方案涵盖以下任务领域：生产效率/

设备控制（如卷材边缘检测、剩余薄膜检查）、质量（裂缝及

孔洞检测、电极距离测量）和机器安全（门禁、危险区域防护）。

传感器的附加值不仅体现在传感器层面或机器层面。将传感器集成到总控系统（如通过以太网、IO-Link 等）以及上级 MES 和 ERP 系统中，可实现

全价值链的透明度和数据可用性。

此外，SICK 追踪追溯解决方案生成的数据和信息可在联网工艺链中实现对产品及材料的无缝检测、识别与追溯。通过以这种方式建立的可追溯性，传感器数据与机器数据可成为基于数据优化质量与效率的前提条件。SICK 传感器解决方案由此为未来高效智能的电池生产创造了重要的先决条件。