锂离子电池极片涂布工艺研究(三):极片涂布质量检测

电池制造生产可以分为三个阶段，第一阶段为极片制作(包括匀浆、涂布、干燥、辊压、分切和制片)，第二阶段为电芯组装(包括卷绕/叠片、入壳、注液和封装)，第三阶段为电芯激活(包括化成、分容、检测和分选)。极片作为电池的关键部件之一，其设计、材料选择和制备工艺直接影响了电池的综合性能。

在电池制造过程中，涂布工艺扮演着关键角色。极片涂布的质量，如涂层厚度均匀性、面密度分布和缺陷等，对电池的一致性、循环寿命、能量密度、安全性能等方面均有很大的影响。

为提高极片涂布的工艺质量、提升涂布效率，首先要了解涂布的发展，选择合适的涂布方法，其次通过工艺仿真的手段减少实验试错的成本，探究影响涂层质量的因素，通过优化和改进各种参数达到指导生产的目的，最后基于在线检测技术，对涂布的质量实现在线监控，避免因人为和环境等不可控因素导致的生产缺陷。本文将从涂布方法、涂布工艺仿真以及涂布检测等三个方面探讨电池制造过程中涂布工艺的研究现状，以促进极片涂布工艺质量的提高、涂布效率的提升以及生产质量的把控。

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3 极片涂布质量检测

完成涂布后需要对涂层进行质量检测，以确保其符合设计要求。质量检测的目标主要有涂层厚度、面密度、表面缺陷等，常见的检测方法如图13所示。涂层的厚度、密度和表面缺陷等直接影响着电池的电化学性能。

施柳柳等研究表明，涂层厚度的增加会导致极化程度先减小后增加，而比容量则会先增加后减小。刘伯峥等比较了两种不同面密度的电极后发现，面密度增加会导致电池内阻增大，从而降低1%～2%的倍率性能。Mohanty等系统地研究了不同类型的涂布缺陷对电池电化学性能的影响，发现团聚体和孔状缺陷能够降低库仑效率，孔状、不均匀涂层和金属颗粒缺陷的电池容量衰减更明显，而金属颗粒异物容易引起短路。传统的极片检测方法通过对样品进行打孔，然后测量其质量和厚度。然而，这种方法有一定局限性，因为它会破坏电极，并且只能对局部电极进行测量。此外，这种离线测量方式不适用于现代生产需求。当前产线检测普遍采用无接触式在线检测手段，以避免对极片造成损伤。

涂层厚度的检测主要采用激光三角测量和激光卡尺测量，激光测量的原理是基于激光束的反射和成像系统来测量涂层厚度，两种测量方式的区别在于计算涂层厚度具体算法和实现方式不同，如图14所示。

两种测量方式都能进行在线厚度的测量，精度高，但是激光三角测量检测受温度影响较大，温度的不均匀会影响光学信号导致误差增大。基于双激光三角测量的激光卡尺测量精度：正极厚度误差在2.0%～2.3%，负极的厚度误差在2.2%～2.6%，误差范围控制在2%左右，但是该方法的校准难度高，且成本较高。基于激光检测涂层厚度，除了提高检测设备的精度外，还可以通过引入温度补偿机制，通过实时检测温度变化进行数据补偿，减少温度对测量结果的影响，同时在产线中加入恒温设备等来维持环境温度，提高测量的精度。

涂层的面密度可以通过测量不同形式辐射的衰减和反向散射实现在线量化，常见的射线检测有β射线、X射线。β射线因其较高的稳定性和穿透性被广泛应用于涂层面密度检测，但其测量成本高且对环境和人体健康有害。相比之下，X射线检测虽然同样存在辐射，但限制因素较少，成本较低，并且能够同时进行涂层厚度和缺陷的检测。超声波检测是另一种常用于涂层面密度检测，通过测量超声波在涂层中传播速度的变化实现面密度的测量，这种检测方式与射线检测相比无辐射，具有较高的灵敏度和精度。但是检测区域有限，在实际应用中做不到全面检测，只能进行“Z”字形检测。基于射线检测面密度除了可以加装辐射防护装置，也可以用无辐射的检测技术，例如超声波检测等替代，虽然检测区域有限，可以通过增加检测点和优化检测路径以及针对特定涂层特性进行技术

涂层表面缺陷检测方法有红外热成像检测[图15(a)、光学CCD相机检测[图15(b)]。红外热成像检测基于红外相机或传感器发出红外辐射，通过温度差异的原理检测涂层表面缺陷，可以实现在线检测。但是它不适用于高速生产环境，因为对检测设备、检测环境要求高，很容易受到环境温度的影响。光学CCD相机通过光学成像拍摄涂层表面的图像，通过图像处理算法识别相应的缺陷。

通过算法训练大量的缺陷样本，可以实现基于机器视觉的在线缺陷检测，这种检测方法在检测过程中有很高的精度和效率，能够检测出极片生产过程中涂层的各种缺陷，广泛应用于生产线中。这种检测方法需要输入大量的训练数据(缺陷的种类数量)，结合机器学习和深度学习算法，提高缺陷识别的准确性和泛化能力，从而确保光学相机检测的可靠性。

无接触式在线检测技术在极片大规模生产中至关重要，不仅可以检测涂层质量是否符合设计要求，而且可以通过实时监测，快速评估涂层厚度、面密度和表面缺陷，及时发现问题，进行调整和纠正，保证极片涂布的一致性。检测技术首先要满足高精度和高效率的特点，能够满足生产需求，与传统的离线检测相比，在线检测技术不仅能够节省时间和成本，还能够提高生产效率和产品质量的把控。

4 总结与展望

极片涂布工艺是整个电池制造过程中的关键工艺之一，涂布过程涂层的厚度、面密度以及缺陷对电池的性能有显著的影响。为提高涂层的质量，满足目前电池制造的需求，涂布工艺的选择和参数优化是关键。为此，亟须借助仿真的手段来探究和优化结构和工艺参数对涂层质量作用机制和影响规律，在高效率生产条件下尽可能减少涂层缺陷，生产高质量的极片。本文针对上述需求，分别总结分析与讨论了涂布的方法、仿真技术、质量检测技术的研究进展。

然而现有研究仍然存在涂布方法缺乏智能化、没有定量分析影响涂布质量和效率因素等问题，为此，面向未来发展，可以进一步从以下几个方面进行探索和优化：

（1）智能化涂布方法开发：面向锂离子电池智能制造的趋势，如何让涂布方式更加智能化，是未来涂布方法发展的方向。实现高效、精确的全自动涂布，减少人为参数调整，而根据所设计的极片需求实现参数自动设置与自动涂布，通过传感器(激光、超声波、光学相机)测量的涂层厚度、面密度和缺陷信号反馈给采集系统，通过对测量信号进行处理计算，此外通过引入人工智能和机器学习技术，使涂布机具备自学习、自适应的能力，进一步提升生产效率和产品质量，实现电池的智能制造。

（2）建立制造参数对涂布工艺评价指标的定量关系：建立进料速度/腔体结构/垫片结构/模头参数/涂布速度/涂布间隙等影响因素对涂布效率和涂层质量的定量关系，结合实验和仿真数据建立全面、准确的关系模型，确定不同的结构和工艺参数对涂层质量和效率的影响程度，有助于更加精准地预测和控制涂布过程，为涂布工艺仿真提供理论基础，为实际生产中工艺调整和优化提供指导。

（3）建立多维多场耦合的模型：从微观的粒子运动到宏观的流体动力学和热量传递，每个尺度需要考虑不同的温度场，以及它们之间的相互作用，通过建立多维多场耦合的模型，预测涂层厚度、孔隙率等关键性能指标，加入电化学模型，可以预测涂布工艺参数对电池性能的影响，通过综合考虑涂布工艺和电池的性能，可以实现涂布的高效化、可靠化，达到工业化生产指导的目标。调整，可以显著提升检测区域的覆盖率，确保检测结果的全面性和准确性。