基于大数据的电池检查方法与流程

1.本技术要求于2020年2月25日提交的韩国专利申请no.10-2020-0022634的优先权的权益，其全部公开内容通过引用并入本文。
2.本发明涉及一种用于基于大数据检查电池的方法，并且更具体地，涉及一种用于基于大数据检查电池的方法，用于通过向判别函数应用由涡流传感器测量的关于金属部分的信息来快速地检查电池的金属部分的状况。


背景技术：

3.一般而言，二次电池是能够通过将化学能转换成电能的放电过程及其相反方向上的充电过程而重复地使用的电池，并且二次电池的类型包括镍镉(ni-cd)电池、镍氢(ni-mh)电池、锂金属电池、锂离子电池、锂离子聚合物电池等。在这些二次电池当中，具有高能量密度和电压、长循环寿命及低自放电率的锂二次电池已被商业化和广泛地使用。
4.能够提供设有由内置到电池壳体中的正极、负极和分隔件构成的电极组件的电池单体。电池可以包括通过将从集电器突出的电极接线片焊接到电极引线上而配置的电极端子。
5.此时，如果在二次电池的接线片-引线连接部分中未正常地执行诸如焊接的过程，则电流可能异常地流动或者电气连接可能由于施加到电池的冲击或振动而变得不稳定，并且在严重情况下，电极引线和电极接线片可能分离。
6.因此，需要一种能够快速地且准确地检查电池接线片-引线连接部分中的物理和电气问题的方法。


技术实现要素：

7.技术问题
8.本发明涉及一种用于基于大数据检查电池的方法，并且更具体地，本发明是为了提供一种用于基于大数据检查电池的方法，用于通过向判别函数应用由涡流传感器测量的关于金属部分的信息来快速地检查电池的金属部分的状况。
9.要由本发明实现的技术问题不限于以上提及的技术问题，并且根据以下描述，本发明所属领域的普通技术人员将清楚地理解未提及的其他技术问题。
10.问题的解决方案
11.用于基于大数据检查电池的方法可以包括：将作为ac电流的输入电流输入到发射线圈中并且将在发射线圈中产生的初级磁场辐照到电池的金属部分以在电池的金属部分中感应涡流的涡流感应步骤；将通过在涡流感应步骤中产生的涡流产生的次级磁场输入到接收线圈中并且测量接收线圈中由次级磁场产生的感应电动势的输出电压测量步骤；基于输入电流值和输出电压值来计算阻抗的阻抗计算步骤；从阻抗值分离出实部和虚部、将它们输入到判别函数中并且从判别函数输出判别值的阻抗分析步骤；以及基于在阻抗分析步骤中输出的判别值来判断电池的金属部分的状况的状况判断步骤。
12.本发明的效果
13.本发明的用于基于大数据检查电池的方法用于检查电池的金属部分，并且具体地，根据本发明，可以通过使用作为非破坏性测试装置的涡流传感器的测量值，快速地且准确地分析和判断电极接线片和电极引线在其中连接的电池接线片-引线连接部分中的物理和电气连接状况。
14.本发明的用于基于大数据检查电池的方法使得能够快速地且准确地检查电池的金属部分的状况而不破坏待检查对象，使得其能够被应用于批量生产线，从而与检查对象总体中的一些对象的抽样检查系统不同，允许对电池进行完全检查。
附图说明
15.图1是示出用于基于大数据检查电池的方法的框图。
16.图2是示出应用本发明的用于基于大数据检查电池的方法的电池的金属部分的透视图。
17.图3是示出用单频率输入电流测量的阻抗值与电池的金属部分的状况之间的相关性的图表。
18.图4和图5是示出本发明的用于基于大数据检查电池的方法的测试结果的图表。
具体实施方式
19.用于基于大数据检查电池的方法可以包括：将作为ac电流的输入电流输入到发射线圈中并且将在发射线圈中产生的初级磁场辐照到电池的金属部分以在电池的金属部分中感应涡流的涡流感应步骤；将通过在涡流感应步骤中产生的涡流产生的次级磁场输入到接收线圈中并且测量接收线圈中由次级磁场产生的感应电动势的输出电压测量步骤；基于输入电流值和输出电压值来计算阻抗的阻抗计算步骤；从阻抗值分离出实部和虚部、将它们输入到判别函数中并且从判别函数输出判别值的阻抗分析步骤；以及基于在阻抗分析步骤中输出的判别值来判断电池的金属部分的状况的状况判断步骤。
20.在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的涡流感应步骤中，输入电流可以包括具有不同设定频率的多个部分ac电流。
21.在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，可以通过以下等式1来计算输入电流：
22.[等式1]
[0023][0024]
i是输入电流，n是部分ac电流值的数目，i
pn
是表示第n部分ac电流的振幅和相位的复数，fn是第n部分ac电流的设定频率，并且t是时间。
[0025]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的涡流感应步骤中，发射线圈可以在发射线圈的纵向方向与电池的金属部分的表面垂直的同时将初级磁场辐照到电池的金属部分的表面。
[0026]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的输出电压测量步骤中，接收线圈可
以被设置为使得接收线圈的纵向方向与电池的金属部分的表面垂直。
[0027]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的阻抗计算步骤中，阻抗可以通过将输出电压值除以输入电流值来计算。
[0028]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，阻抗可以包括与设定频率中的每个相对应的多个部分阻抗。
[0029]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的阻抗分析步骤中，可以设置多个判别函数，并且多个判别函数的判别值中的每个可以通过以下等式4来计算：
[0030]
[等式4]
[0031][0032]dm
是第m判别函数的判别值，n是设定频率的数目，rn是与第n设定频率相对应的部分阻抗的实部，xn是与第n设定频率相对应的部分阻抗的虚部，并且c
rm,n
和c
xm,n
是与第m判别函数的第n设定频率相对应的判别系数。
[0033]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，判别系数可以基于在多个样品电池的金属部分中测量的样品阻抗值和多个样品电池的金属部分的状况信息值来计算。
[0034]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，状况信息值可以包括样品电池的金属部分的欧姆电阻值、焊接厚度和拉伸强度中的至少一个信息。
[0035]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的阻抗分析步骤中，可以对于电池的金属部分中的每个计算m个判别值，并且在状况判断步骤中，可以通过同时考虑m个判别值当中的至少两个判别值来判断电池的金属部分的状况。
[0036]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，状况判断步骤可以包括在m个判别值当中选择两个判别值的判别值选择步骤、输出在判别值选择步骤中选择的判别值被用作每个轴的二维判别图表的图表输出步骤、以及将电池的金属部分的判别值作为坐标显示在图表输出步骤中输出的判别图表上的数据标记步骤。
[0037]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的图表输出步骤中，指示电池的金属部分的状况的多个状况区域可以被显示在判别图表上。
[0038]
用于执行本发明的模式
[0039]
在下文中，将参考附图详细地描述根据本发明的实施例。在此过程中，为了描述的清楚和方便，可以放大附图中图示的部件的大小或形状。另外，考虑到本发明的配置和操作具体地定义的术语可以根据用户或操作者的意图或习惯而变化。应该基于贯穿本说明书的内容进行这些术语的定义。
[0040]
图1是示出用于基于大数据检查电池的方法的框图。图2是示出应用本发明的用于基于大数据检查电池的方法的电池的金属部分的透视图。图3是示出用单频率输入电流测量的阻抗值与电池的金属部分的状况之间的相关性的图表。图4和图5是示出本发明的用于基于大数据检查电池的方法的测试结果的图表。
[0041]
在下文中，将参考图1至图5详细地描述本发明的用于基于大数据检查电池的方法。
[0042]
如图1所示，本发明的用于基于大数据检查电池的方法可以包括：将作为ac电流的
输入电流输入到发射线圈中并且将在发射线圈中产生的初级磁场辐照到电池的金属部分以在电池的金属部分中感应涡流的涡流感应步骤(s100)；将通过在涡流感应步骤(s100)中产生的涡流产生的次级磁场输入到接收线圈中并且测量由次级磁场产生的接收线圈中的感应电动势的输出电压测量步骤(s200)；基于输入电流值和输出电压值来计算阻抗的阻抗计算步骤(s300)；从阻抗值中分离出实部和虚部、将其输入到判别函数中并且从判别函数输出判别值的阻抗分析步骤(s400)；以及基于在阻抗分析步骤(s400)中输出的判别值来判断电池的金属部分的状况的状况判断步骤(s500)。
[0043]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，包括在电池中的电池的金属部分可以由作为非破坏性测试装置的涡流传感器来测量，并且可以将由涡流传感器测量的阻抗值输入到判别函数中，从而快速地且准确地检查电池的金属部分的状况。
[0044]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，待检查电池的金属部分可以是被包括在电池中的电极集电器、电极接线片11和电极引线12，或者可以是电极集电器、电极接线片11和电极引线12彼此连接的连接区域。具体地，如图2所示，电池的金属部分可以是接线片-引线连接区域13，其中从电极集电器突出的电极接线片11和咬合外部装置的电气端子的电极引线12通过焊接等彼此连接。
[0045]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中使用的涡流传感器可以包括用于向待检查电池的金属部分辐照作为交变磁场的初级磁场的发射线圈，以及用于接收通过由初级磁场在电池的金属部分中产生的涡流辐射的次级磁场以产生电动势的接收线圈。发射线圈和接收线圈可以通过以预定距离与电池的金属部分间隔开而在非接触状况下被设置。发射线圈和接收线圈是以圆柱形状、正方形柱、多边形柱等设置的，并且可以是被缠绕为使得在发射线圈和接收线圈的纵向方向上产生磁场的电线。
[0046]
在涡流感应步骤(s100)中，输入电流可以包括具有不同设定频率的多个部分ac电流。图3是示出用单频率输入电流测量的阻抗值与电池的金属部分的状况之间的相关性的图表，其中x轴是拉伸强度并且y轴是8500hz下的阻抗。如图3所示，在单频率下测量的阻抗与电池的金属部分的状况缺少直接相关性，因此，难以仅用单频率区分有缺陷状况和正常状况。
[0047]
在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，在涡流感应步骤(s100)中，通过经由包括具有不同设定频率的多个部分ac电流的输入电流在电池的金属部分中形成涡流，能够获得与部分ac电流的数目相同数目的阻抗值作为测量值，并且能够准确地判断电池的金属部分的状况。
[0048]
可以在100hz至200hz频带中选择多个部分ac电流中的每一个的设定频率。如果设定频率超过200khz，则仅在待检查电池的金属部分的表面上形成过强涡流，使得测量到微不足道的阻抗值。如果设定频率小于100hz，则初级磁场深入地穿透到电池的金属部分中，但是在该深度感应的涡流的密度低，所以能够在接收线圈中测量到噪声。因此，期望在100hz至200hz频带内选择设定频率。
[0049]
部分ac电流的数目——即，设定频率的数目——可以优选地为2至16。如果设定频率的数目太小，则检查的准确性降低。相反，如果设定频率的数目太大，则不仅计算结果花费时间，而且判别函数的挖掘可能花费许多成本和时间，并且测量结果可能在频率之间重叠。因此，设定频率的数目可以优选地为2至16，并且更优选地设定频率的数目可以为8。例
如，设定频率的数目可以为8，并且可以从6000hz、6800hz、7200hz、7500hz、8000hz、8500hz、9200hz和9700hz中选择每个设定频率。
[0050]
在涡流感应步骤(s100)中，尽管能够将部分ac电流中的每个作为输入电流依次输入到发射线圈，但是能够将通过对所有部分ac电流求和而获得的值作为输入电流输入到发射线圈。当输入电流被输入到发射线圈时，即使输入电流被切断，激发电流也可以留在发射线圈、接收线圈、电池的金属部分等中。为了准确的检查，期望在激发电流已消解之后将输入电流重新输入到发射线圈中。因此，当部分ac电流被依次输入到发射线圈时，部分ac电流的数目——即，设定频率的数目——越多，检查花费的时间越长。然而，在本发明的用于基于大数据检查电池的方法的涡流感应步骤(s100)中，通过将对所有部分ac电流求和而获得的值作为输入电流输入到发射线圈，能够减少在涡流感应步骤(s100)和输出电压测量步骤(s200)中需要的时间。也就是说，期望将通过对所有部分ac电流求和而获得的值作为输入电流输入到发射线圈。
[0051]
具体地，当将通过对部分ac电流求和而获得的值作为输入电流输入到发射线圈时，可以通过以下等式1来计算输入电流：
[0052]
[等式1]
[0053][0054]
i是输入电流，n是部分ac电流值的数目，i
pn
是表示第n部分ac电流的振幅和相位的复数，fn是第n部分ac电流的设定频率，并且t是时间。由于n是部分ac电流值的数目，所以它也是设定频率的数目或要稍后描述的部分阻抗值的数目。
[0055]
在涡流感应步骤(s100)中，发射线圈可以在发射线圈的纵向方向与电池的金属部分的表面垂直的同时将初级磁场辐照到电池的金属部分的表面。具体地，发射线圈可以在与电池的金属部分的表面垂直的方向上辐照初级磁场。
[0056]
在输出电压测量步骤(s200)中，接收线圈可以被布置为使得接收线圈的纵向方向与电池的金属部分的表面垂直。具体地，发射线圈可以通过吸收在与电池的金属部分的表面垂直的方向上辐射的次级磁场来产生电动势。能够将所产生的电动势测量为输出电压值。
[0057]
在阻抗计算步骤(s300)中，可以通过将输出电压值除以输入电流值来计算阻抗。也就是说，可以通过以下等式2来计算阻抗。
[0058]
[等式2]
[0059][0060]
z是阻抗并且v是输出电压。这里，可以将输出电压v作为交变电压输出。
[0061]
在阻抗计算步骤(s300)中，阻抗可以包括与设定频率中的每个相对应的多个部分阻抗。也就是说，可以设置和设定频率的数目一样多的部分阻抗。具体地，阻抗可以是所有部分阻抗之和。
[0062]
也就是说，可以通过等式3来表达阻抗与部分阻抗之间的相关性。
[0063]
[等式3]
[0064][0065]rn
是与第n设定频率相对应的部分阻抗的实部，并且xn是与第n设定频率相对应的部分阻抗的虚部。rn和xn是实数。
[0066]
在阻抗分析步骤(s400)中，可以设置多个判别函数，并且可以通过以下等式4来计算用于多个判别函数的判别值中的每个：
[0067]
[等式4]
[0068][0069]dm
是第m判别函数的判别值，n是设定频率的数目，rn是与第n设定频率相对应的部分阻抗的实部，xn是与第n设定频率相对应的部分阻抗的虚部，并且c
rm,n
和c
xm,n
是与第m判别函数的第n设定频率相对应的判别系数。判别系数是实数。在本发明的用于基于大数据检查电池的方法中，设置至少两个判别函数，并且可以根据作为判别函数的输出值的判别值之间的相关性来判断电池的金属部分的状况。可以如在等式4中一样将判别函数设置为线性函数。
[0070]
可以基于在多个样品电池的金属部分中测量的样品阻抗值和多个样品电池的金属部分的状况信息值来计算判别系数。样品电池的金属部分可以是与待检查电池分开地设置的样品电池的金属部分。
[0071]
样品阻抗值可以是通过对样品电池的金属部分执行涡流感应步骤(s100)、输出电压测量步骤(s200)和阻抗计算步骤(s300)而获得的阻抗值。
[0072]
样品电池的金属部分的状况信息值可以包括样品电池的金属部分的欧姆电阻值、焊接厚度和拉伸强度中的至少一个信息。样品电池的金属部分的状况信息值可以是由诸如电阻传感器或拉伸强度计的测量装置相对于样品电池的金属部分直接测量的物理量。
[0073]
判别函数可以是基于样品阻抗值和状况信息值而挖掘的数据，并且可以根据数据挖掘的结果来调谐判别系数的值。
[0074]
判别函数可以是用从至少6倍于设定频率的数目n的样品电池提取的样品阻抗值和状况信息值而挖掘的数据。具体地，判别函数可以通过应用从统计程序(r、mini tap等)导出的系数而挖掘的数据。在电池的实际批量生产中，批数通常是10,000或更多，因此，从10,000或更多个样品电池中提取阻抗信息可以是理想的。然而，当判别函数是用从至少6倍于设定频率的数目n的样品电池提取的样品阻抗值和状况信息值而挖掘的数据时，能够实现具有一定可靠性水平的判别函数。
[0075]
在阻抗分析步骤(s400)中，对于每个金属部分，计算m个判别值，并且在状况判断步骤(s500)中，通过同时考虑m个判别值个当中的至少两个判别值来判断电池的金属部分的状况。具体地，可以通过根据诸如焊接状况、传导状态等的待判断状况在多个判别值当中选择一些判别值并且分析判别值之间的相关性来判断电池的金属部分的状况。
[0076]
具体地，状况判断步骤(s500)可以包括在m个判别值当中选择两个判别值的判别值选择步骤、输出在判别值选择步骤中选择的判别值被用作每个轴的二维判别图表的图表输出步骤、将电池的金属部分的判别值作为坐标显示在图表输出步骤中输出的判别图表上
的数据标记步骤。
[0077]
在图表输出步骤中，可以在判别图表上显示指示电池的金属部分的状况的多个状况区域。因此，可以根据在判别图上的哪个区域上显示用于电池的金属部分的状况的坐标来判断电池的金属部分的状况。可以根据判别值之间的相关性来判断状况区域。
[0078]
示例1
[0079]
通过应用本发明的用于基于大数据检查电池的方法来对25个正常电池的金属部分和25个有缺陷电池的金属部分执行了检查。
[0080]
对其中由铝薄膜制成的电极接线片11和由铝合金制成的电极引线12以超声方式焊接的接线片-引线连接区域13执行涡流感应步骤(s100)和输出电压测量步骤(s200)。此时，设定频率分别为6000hz、6800hz、7200hz、7500hz、8000hz、8500hz、9200hz和9700hz的8个部分ac电流之和被用作涡流测试仪器中的输入电流值。
[0081]
判别函数是用从50个样品电池的金属部分提取的样品阻抗值和状况信息值而挖掘的数据，并且用从统计程序导出的判别函数执行阻抗分析步骤(s400)以及用16个判别值执行状况判断步骤(s500)。
[0082]
图4的图表是两个判别值被用作每个轴的二维判别图表，其中，由圆圈指示的坐标是正常电池的金属部分并且由正方形指示的坐标是有缺陷电池的金属部分。如图4所示，能够看到正常电池的金属部分的坐标和有缺陷电池的金属部分的坐标集中且彼此分离。
[0083]
示例2
[0084]
通过应用本发明的用于基于大数据检查电池的方法，对总共30个电池——即，10个弱焊接的电池、10个过焊接的电池和10个正常焊接的电池——的金属部分执行了检查。
[0085]
对其中由铝薄膜制成的电极接线片11和由铝合金制成的电极引线12以超声方式焊接的接线片-引线连接区域13执行涡流感应步骤(s100)和输出电压测量步骤(s200)。此时，设定频率分别为30khz、50khz、70khz、90khz、110khz、130khz、150khz和170khz的8个部分ac电流之和被用作涡流测试仪器中的输入电流值。
[0086]
判别函数是用从30个样品电池的金属部分提取的样品阻抗值和状况信息值而挖掘的数据，并且用从统计程序r导出的判别函数执行阻抗分析步骤(s400)以及用32个判别值执行状况判断步骤(s500)。具体地，ld1和ld2分别是针对与8个部分输入电流值中的每个部分输入电流值相对应的阻抗的实部和虚部而导出的。
[0087]
图5的图表是其中两个判别值被用作每个轴的二维判别图表。表示焊接状况的多个状况区域被显示在二维判别图表上，并且用于电池的金属部分的状况的坐标在状况区域中重叠并且被标记。如图5所示，对于总共30个电池的金属部分，判断出10个电池是弱焊接的，10个电池是过焊接的并且10个电池是正常焊接的。也就是说，本发明的用于基于大数据检查电池的方法对于所有30个电池产生了准确的检查结果。
[0088]
虽然已经在上面描述了根据本发明的实施例，但是这些仅仅是示例性的，并且本领域的普通技术人员将理解，根据其的实施例的各种修改和等同范围是可能的。因此，本发明的真实技术保护范围应该由以下权利要求确定。
[0089]
工业可用性
[0090]
本发明的用于基于大数据检查电池的方法用于检查电池的金属部分，并且具体地，根据本发明，可以通过使用作为非破坏性测试装置的涡流传感器的测量值来快速地且
准确地分析和判断电极接线片和电极引线在其中连接的电池接线片-引线连接部分中的物理和电气连接状况。
[0091]
本发明的用于基于大数据检查电池的方法使得能够快速地且准确地检查电池的金属部分的状况而不破坏待检查对象，使得它能够被应用于批量生产线，从而与检查对象总体中的一些对象的抽样检查系统不同，允许对电池进行完全检查。