Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISEIm Forschungsprojekt »SAMBA« entwickeln wir zusammen mit Industriepartnern ein zerstörungsfreies Prüfverfahren zur Qualitätskontrolle von Batterie-Pouchzellen auf Basis der Scanning Acoustic Microscopy (SAM). Ziel ist der Aufbau und die wissenschaftliche Validierung eines Demonstrators, der stichprobenartig schnelle Inspektionen von Zellen ermöglicht und die Auswertung der Messdaten durch eine KI-gestützte Routine automatisiert.
KI-gestützte Ultraschallprüfung für sichere und langlebige Batterien
SAMBA
Untersuchung einer Batteriezelle mittels SAM (engl. Scanning Acoustic Microscopy). Der Aufbau wird im Projekt weiterentwickelt und für Batteriezellen optimiert.
Ausgangslage
Inhomogenitäten in Batteriezellen wie Gaseinschlüsse, Fremdpartikel oder Defekte am Separator beeinträchtigen die Lebensdauer von Batteriezellen und können im schlimmsten Fall ihre sichere Funktion gefährden. Für Hersteller bedeuten solche Mängel das Risiko umfangreicher Rückrufaktionen und erhebliche wirtschaftliche Schäden.
Derzeit fehlen in der industriellen Batteriezellproduktion verlässliche, schnelle und kosteneffiziente Verfahren, um solche Defekte sicher und reproduzierbar zu erkennen – sowohl am Ende der Fertigung als auch vor dem Zusammenbau zu Modulen. Daher besteht ein dringender Bedarf an verbesserten Verfahren zur zerstörungsfreien Qualitätskontrolle, die die Sicherheit und Akzeptanz der Batterietechnologie steigern können.
Ziel
Das Projekt »SAMBA« entwickelt und validiert ein neuartiges, Ultraschall-basiertes, zerstörungsfreies Prüfverfahren zur ortsaufgelösten Detektion und Beschreibung von Inhomogenitäten und sicherheitsrelevanten Defekten in Pouchzellen.
Kernziel ist der Aufbau eines Demonstrators – zunächst als offline-Lösung mit angestrebtem Technologie-Reifegrad (TRL) 6 –, der schnelle Stichprobenanalysen von Zellen ermöglicht. Die Auswertung der erzeugten SAM-Bilddaten erfolgt weitgehend automatisiert: Ein KI-basierter Algorithmus identifiziert, lokalisiert und klassifiziert Defekte. Zusätzlich begleitet das Projekt die Entwicklung eines in die Zellproduktion integrierbaren Messaufbaus durch die Industriepartner und bewertet die Eignung des Verfahrens für die industrielle Qualitätskontrolle.
Schematische Darstellung der Projektidee: Batteriezellen werden mittels SAM charakterisiert. Die KI-basierte Auswertung erfolgt automatisiert. Am Ende der Qualitätskontrolle erfolgt die Freigabe oder der Ausschluss der Batteriezelle.
Lösungsansatz
Mittels Scanning Acoustic Microscopy (SAM) erzeugen wir hochaufgelöste Ultraschall-Bilddaten von Batterie-Pouchzellen. Dafür wird im Projekt der Messaufbau speziell für die Anforderungen der Zellprüfung weiterentwickelt und optimiert. Kommerzielle Batteriezellen mit gezielt eingebrachten Defekten werden systematisch untersucht, um die Erkennungsfähigkeit des Verfahrens zu testen. Die Auswertung der SAM-Daten erfolgt mittels KI. Hierfür entwickeln wir Algorithmen und nutzen dafür Methoden des maschinellen Lernens, um Anomalien automatisiert zu detektieren, Defekte zu lokalisieren und diese zu kategorisieren. Parallel dazu begleiten die Projektpartner PVA TePla AS GmbH und Microvast GmbH die Entwicklung eines Messstands, der perspektivisch in Produktionsprozesse integriert werden kann; hier werden sowohl technische Anforderungen als auch die Machbarkeit für den industriellen Einsatz bewertet.
Die Ultraschalldaten jedes Pixels werden mittels maschineller Lernverfahren analysiert, um das Bild in verschiedene Regionen zu segmentieren und Anomalien zu identifizieren.
Ergebnisse
Das Projekt »SAMBA« liefert einen funktionsfähigen Demonstrator einer SAM-basierten Prüfanlage für stichprobenartige, schnelle Inspektionen von Batterie-Pouchzellen (angestrebter TRL ≈ 6). Es entsteht ein validierter, teil- bis vollautomatisierter KI‑Algorithmus, der SAM-Daten verarbeitet, Anomalien erkennt, deren Position bestimmt und Defekttypen klassifiziert. Gemeinsam mit den Industriepartnern werden Konzepte für einen in die Zellproduktion integrierbaren Messstand erarbeitet, die Taktzeiten, Handhabung und Automatisierung berücksichtigen. Insgesamt verbessert SAMBA die End-of-Line-Qualitätssicherung und erhöht so die Betriebssicherheit von Batterien für eine wettbewerbsfähige europäische Batteriezellproduktion.
Förderung
Das Projekt »SAMBA« wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) gefördert.
