Anomaly Detection in Li-ion cell Contacting – Innovative Anomaly Detection in Laser Welding: A Pipeline Based on Radiation Emission Analysis and Machine Learning.; [Anomalieerkennung bei der Li-Ionen-Zellkontaktierung]
Abstract:
Die vorliegende Studie untersucht die KI-basierte Anomalieerkennung
beim Kontaktierprozess von Li-Ionen-Batterieelektroden. Zur Datenge-
nerierung wurden Schweißproben mit zwei gezielt eingebrachten De-
fekten hergestellt. Auf Basis der aufgezeichneten Strahlungsemissio-
nen können die Fehlertypen aus den Zeitreihendaten durch Merkmals-
extraktion und Clusterbildung voneinander unterschieden und gegen-
über den defektfreien Referenzproben erfolgreich abgegrenzt werden.
beim Kontaktierprozess von Li-Ionen-Batterieelektroden. Zur Datenge-
nerierung wurden Schweißproben mit zwei gezielt eingebrachten De-
fekten hergestellt. Auf Basis der aufgezeichneten Strahlungsemissio-
nen können die Fehlertypen aus den Zeitreihendaten durch Merkmals-
extraktion und Clusterbildung voneinander unterschieden und gegen-
über den defektfreien Referenzproben erfolgreich abgegrenzt werden.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Produktionstechnik (WBK) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsdatum | 30.11.2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 0947-0085, 0932-0482, 2511-0896 KITopen-ID: 1000165973 |
| Erschienen in | ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb |
| Verlag | Carl Hanser Verlag |
| Band | 118 |
| Heft | 11 |
| Seiten | 790 – 794 |
| Vorab online veröffentlicht am | 23.11.2023 |
| Nachgewiesen in | Scopus Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |