https://www.mdu.se/

mdu.sePublikationer
Driftstörningar
Just nu har vi driftstörningar på sök-portalerna på grund av hög belastning. Vi arbetar på att lösa problemet, ni kan tillfälligt mötas av ett felmeddelande.
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Battery Pack Part Detection and Disassembly Verification Using Computer Vision
Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik.
2021 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Developing the greenest battery cell and establishing a European supply of batteries is the main goal for Northvolt. To achieve this, the recycling of batteries is a key enabler towards closing the loop and enabling the future of energy.When it comes to the recycling of electric vehicle battery packs, dismantling is one of of the main process steps.Given the size, weight and high voltage of the battery packs, automatic disassembly using robots is the preferred solution. The work presented in this thesis aims to develop and integrate a vision system able to identify and verify the battery pack dismantling process. To achieve this, two cameras were placed in the robot cell and the object detectors You Only Look Once (YOLO) and template matching were implemented, tested and compared. The results show that YOLO is the best object detector out of the ones implemented. The integration of the vision system with the robot controller was also tested and showed that with the results from the vision system, the robot controller can make informed decisions regarding the disassembly.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2021. , s. 39
Nyckelord [en]
Computer vision, Disassembly, Battery disassembly, Battery pack, YOLO, Template matching
Nationell ämneskategori
Robotik och automation Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:mdh:diva-54852OAI: oai:DiVA.org:mdh-54852DiVA, id: diva2:1567608
Externt samarbete
Northvolt
Ämne / kurs
Datavetenskap
Presentation
2021-06-01, Online, Zoom, 14:40 (Engelska)
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2021-06-21 Skapad: 2021-06-16 Senast uppdaterad: 2025-02-05Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Battery_Pack_Part_Detection_And_Disassembly_Verification_Using_Computer_Vision(22668 kB)1308 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 22668 kBChecksumma SHA-512
5c5ae16975847868cf6532b719c6ef149f82f78f9bead9c09dd71e81a45dff982a404a905125e88199c9819174228e79e52fca08ecb1770994f4b0b00ff723f2
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Akademin för innovation, design och teknik
Robotik och automationDatavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 1314 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 1777 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf