深圳市大成精密设备股份有限公司离线厚度尺寸测量一体机怎么样?

2022-03-03 11:23
来源:
大成精密
微斑面密度测量仪
微斑面密度测量仪也叫厚度面密度测量一体机,应用于锂电池极片涂布工序,在检测极片正常区域的面密度厚度的同时,可精准的输出极片头尾、边缘削薄区、AT9的厚度轮廓,可支持输出0.01mm宽度数据并保证测量精度。
微斑面密度测量仪测量原理
面密度测量原理
单位面积上极片的质量,称为极片的面密度。极片的面密度是决定电池的一致性的最重要的因素。如图1所示,I0为初始射线强度,I为透射后的射线强度,二者满足m=1/λ(㏑(I0/I))的关系,其中λ为单位面密度极片的射线吸收系数,m为面密度。
厚度测量原理
测厚模块由两个激光位移传感器上下对射的方式组成的,上下的两个传感器分别测量被测体上表面的位置和下表面的位置,通过计算得到被测体的厚度。如图3所示,L为2个激光位移传感器的距离,A为上传感器到被测极片距离,B为上传感器到被测极片距离,T为被测极片厚度,则T=L-A-B。
图4:极片边缘区
射线测量光斑过大,无法测量小面积上的面密度,同时条形光斑识别边缘消薄区,存在拖长并平滑掉消薄区的实际轮廓。该设备采用激光测量光斑,形成矩形光斑:25*1400um,可完美识别消薄区实际轮廓。(如图4所示)
图5:报废极片动态实测数据
在军事领域,防空反导雷达、水下声呐雷达,需要对单一目标的多个“检测量”进行高速的、精确的检测,大成精密将其中的相关核心技术应用到极片测量中,发展为CDM技术。做到对“射线信号、上激光头信号、下激光头信号、扫描位置信号、走带位置信号、极片温度信号”等的高速高精度测量。
大成自研CDM技术首次应用于锂电池极片检测,实现在扫描测量过程中,能够精确采集所有信号量。输出0.1mm,甚至0.01mm的极片横、纵向轮廓测量,大幅提升了边缘轮廓的测量精度。(如图5所示)
图6:三架示意图
该系列设备可针对高要求电池涂布工序可实现:基材检测、单面检测、双面检测、净涂量检测、AT9检测、 削薄区检测、刮痕检测、漏涂/少涂检测等,同时可选配远程机头显示、涂布闭环、异常打标、等拓展功能。
大成精密-锂电池极片测量专家
大成精密已构建起核心竞争力 ,始终专注于锂电池行业,针对极片检测产品有面密度测量仪、激光测厚仪、微斑面密度测量仪、弧高测量仪、焊印凸起测量仪、测厚测长仪(涂布首件厚度尺寸一体机)等,对电芯检测有X-RAY成像仪等,对电芯生产有接触加热全自动干燥线、全自动高温陈化隧道炉等,公司凭借良好的口碑,和国内外锂电池巨头达成合作,成为可信赖的锂电池装备智造商,持续为客户创造最大价值。返回搜狐,查看更多
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锂电池能量比较高,具有高储存能量密度、使用寿命长、额定电压高、高功率承受力等优点,它广泛应用于电动工具、电动自行车、电动摩托车、电动汽车、UPS电源储能、军事装备、航空航天、电子通信等多个领域。鉴于锂电池应用领域广泛,市面上出现了众多锂电池生产企业,他们在生产过程中会增加检测设备,比如利用极片检测产品面密度测量仪、激光测厚仪、微斑面密度测量仪、弧高测量仪、焊印凸起测量仪、测厚测长仪(涂布首件厚度尺寸一体机)等。在众多锂电池检测设备产品中,深圳市大成精密设备股份有限公司的CDM厚度面密度测量一体机能应用于锂电池极片涂布工序,在检测极片正常区域的面密度厚度的同时,可精准输出极片头尾、边缘削薄区、AT9的厚度轮廓,支持输出0.01mm宽度数据并保证测量精度。CDM厚度面密度测量一体机面密度测量原理:单位面积上极片的质量,称为极片的面密度。极片的面密度是决定电池的一致性的最重要的因素。如图1所示,I0为初始射线强度,I为透射后的射线强度,二者满足m=1/λ(㏑(I0/I))的关系,其中λ为单位面密度极片的射线吸收系数,m为面密度。CDM厚度面密度测量一体机厚度测量原理:测厚模块由两个激光位移传感器上下对射的方式组成的,上下的两个传感器分别测量被测体上表面的位置和下表面的位置,通过计算得到被测体的厚度。如图3所示,L为2个激光位移传感器的距离,A为上传感器到被测极片距离,B为上传感器到被测极片距离,T为被测极片厚度,则T=L-A-B。使用大成精密的CDM厚度面密度测量一体机能有效提高锂电池的合格率、生产效率,所以有使用需求的企业可登录大成精密官网或公众号,进一步了解产品。大成精密除了生产CDM厚度面密度测量一体机,还有X/β射线面密度仪、多架射线同步跟踪测量系统、激光测厚仪、离线测厚测长一体机、3D轮廓测量及分析仪等产品,能保证锂电池的质量安全、产品的一致性,并降低后续的维护成本。大成精密创始于2011年,是一家集研发、制造、销售、服务于一体的国内领先的新能源设备生产企业。他们曾在2015年高工金球奖年度技术创新奖中,荣获银奖;2016年荣获“国家级高新技术企业”称号;2017年荣获“十大锂电行业黑马企业”的称号。声明:本文为OFweek维科号作者发布,不代表OFweek维科号立场。如有侵权或其他问题,请及时联系我们举报。相关阅读暂无数据
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