Recirculate 是一个由欧盟资助的项目，专注于推进二次电池创新，推动整个欧洲更加可持续和循环的电池经济，正在利用人工智能和机器人技术开发最先进的电动汽车电池拆卸系统。该项目已成功完成第一阶段：创建一套工具和机器学习模型，用于电动汽车电池从电池组到电池级的机器人拆卸。这项创新解决了电池行业最紧迫的瓶颈之一：安全、高效和自动化拆卸。

该系统旨在分两个关键阶段拆卸电池——从电池组到模块，以及从模块到电芯级。 Centria 应用科学大学的团队在 Recirculate 内领导这项创新工作，使用 KUKA KR10 工业机器人创建了一个专用机器人单元。这个机器人，配备了特殊的精心设计的工具和移动线性轨道，可以自动检测、拧松和拆卸高压电池组的组件。

“仅盖子上就有大约 50 个螺丝，”Centria 应用科学大学研究首席讲师 Tomi Pitkäaho 说道。 “我们训练了一个机器学习模型来定位和识别每个螺钉，提取它们的精确坐标，并将这些数据发送给机器人。通过直接安装在工具上的深度摄像头，机器人不仅可以精确确定 x 和 y 位置，还可以精确确定每个组件的 z 深度。”

该系统使用多个 ML 模型来识别和提取关键组件，包括螺钉、连接器和接线。使用真空夹具取下盖子后，就会使用专门的机器人工具来拆卸内部组件。型号未上不仅可以识别元件，还可以分析电线方向以确定最佳拆卸策略。

“我们开发了能够以极高的精度检测和操作零件的工具，” Pitkäaho 解释道。 “从训练数据集到模型架构和部署，我们的机器人、人工智能和机器学习专家团队花了 18 个月的时间专注工作。”

除了拆卸之外，该团队还创建了一个电池识别模型，即使在没有二维码或数字产品护照的情况下也可以识别电池。目前，该模型可以识别福特、特斯拉等制造商的电池类型，准确率接近 100%，使系统能够自动选择正确的拆解程序。

“这是第一个Pitkäaho 表示：“使用机器学习和机器人技术进行电池拆卸的实际例子。”“到目前为止，大多数努力都纯粹是学术性的。我们很自豪能够通过 Recirculate 将其带入工业应用。”