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由于能量密度的變化，電動汽車中的鋰離子電池在使用過程中受到嚴格的質(zhì)量監(jiān)控。在電池壽命周期中，工業(yè)計算機斷層掃描技術越來越多地被用于檢測電池的缺陷和內(nèi)部變化。雖然CT分析不能揭示電芯內(nèi)部的電化學，但它可以展示其內(nèi)部機械的工作原理，熱失控就是由一些機械原因引起的。相反，電化學過程可以改變機械條件。如今，研究機構和電池制造商逐漸增加使用CT檢測數(shù)據(jù)。

在開發(fā)過程中，使用CT設備進行數(shù)據(jù)分析有助于測試產(chǎn)品的最*結構設計。可以捕獲關于壁距、密封件和公差、電芯化學分布和外殼等信息，并可以進行可靠性檢測和電氣輸出設計質(zhì)檢。此外，由于電池制造過程非常復雜，基于CT的分析可以在生產(chǎn)過程中發(fā)揮一定的作用，例如在早期階段去除工藝鏈中的缺陷部件。

使用高分辨率CT掃描儀，您可以看到電極封裝層中的不規(guī)則部分。就鋰電池而言分層是一種典型的現(xiàn)象，以及電池組裝和焊接過程中產(chǎn)生的局部雜質(zhì)等或者說外部顆粒等，都有造成電池短路的風險。

在制造過程中，需要監(jiān)測負極重疊情況。為了抵消鋰電鍍，負極總是與正極重疊，以減少對電芯的損壞。在制造過程中，固定的負極凸起需要較高的加工精度。這是由制造商決定的，可以使用CT分析軟件進行檢查。**，工程師還可以在售后階段使用CT來確定設備故障的原因。

在使用CT檢測電池時，質(zhì)量工程師面臨著一個挑戰(zhàn)：在CT掃描儀提供的灰度圖像中，其結構對比度非常低。這是由于某些材料的低密度差異造成的。此外，電池密封膜和涂層非常薄，并且緊密結合在一起。有時，很難確定這些不規(guī)則的部位是缺陷、散射還是偽影。

由于電池內(nèi)部的絲狀結構有時需要高分辨率掃描儀，掃描時間長，相關過程緊張，特別是在指定周期內(nèi)進行隨機樣本檢測時。在這種情況下，人工智能及其深度學習已被證明特別有效。

在基于CT的缺陷檢測中，深度學習/神經(jīng)網(wǎng)絡的應用可以給出快速準確的結果。這個網(wǎng)絡需要一些類似于內(nèi)存的東西來實現(xiàn)，并且必須使用缺陷數(shù)據(jù)來訓練。那么，這些數(shù)據(jù)來自哪里呢？基本上有兩種方法：一種是基于真實缺陷模型的人工缺陷數(shù)據(jù)模擬；其次，缺陷數(shù)據(jù)也可以從實際的組件中提取出來。在這種情況下，需要更真實的對象來手動檢測缺陷。最合適的方法必須根據(jù)具體情況來確定。從長遠來看，在線檢查是可以推薦的。

總之，工業(yè)CT可以節(jié)省時間，具有重要意義，也已成功應用于新能源電池、電子制造等各個領域。

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