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Die vorliegende Studie untersucht die KI-basierte Anomalieerkennung beim Kontaktierprozess von Li-Ionen-Batterieelektroden. Zur Datengenerierung wurden Schweißproben mit zwei gezielt eingebrachten Defekten hergestellt. Auf Basis der aufgezeichneten Strahlungsemissionen können die Fehlertypen aus den Zeitreihendaten durch Merkmalsextraktion und Clusterbildung voneinander unterschieden und gegenüber den defektfreien Referenzproben erfolgreich abgegrenzt werden.

zeitschrift für wirtschaftlichen fabrikbetrieb

Anomalieerkennung bei der Li-Ionen-Zellkontaktierung: Innovative Anomalieerkennung im Laserschweißen: Eine Pipeline basierend auf der Analyse von Strahlungsemissionen und maschinellem Lernen