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基于機器視覺的鋰電池封邊缺陷檢測

時間:2018-12-06 13:52:13來源:網絡

導語:?目前,對于電池缺陷檢測的傳統方法是人工測量和判斷。機器視覺的檢測系統可以克服人工檢測的缺點,如電池檢測結果受檢測人員主觀意愿、情緒、視覺疲勞等人為因素的影響,從而使檢測結果標準、可量化,提高整個生產系統的自動化程度;既節約了人力成本,也避免人為統計數據所帶來的錯誤。其中,如何突出缺陷、提取有用信息是視覺處理難點所在。

目前,對于電池缺陷檢測的傳統方法是人工測量和判斷。機器視覺的檢測系統可以克服人工檢測的缺點,如電池檢測結果受檢測人員主觀意愿、情緒、視覺疲勞等人為因素的影響,從而使檢測結果標準、可量化,提高整個生產系統的自動化程度;既節約了人力成本,也避免人為統計數據所帶來的錯誤。其中,如何突出缺陷、提取有用信息是視覺處理難點所在。

今天和大家分享鋰電池封邊缺陷檢測的案例,在鋰電池的實際生產中為防止電池漏液,造成安全事故,鋰電池封邊檢測應做到:

1、檢測電池是否封邊完好;

2、封邊到電池邊緣的距離,以及是否存在褶皺。

一、難點檢測

工件有銀色、黑色2種顏色,銀色工件反光性較強,要求光源的均勻性比較好,在檢測褶皺時易與背景區分。

二、視覺檢測硬件系統

實驗環境采用自行搭建的模擬現場環境。如圖3所示:實驗采用的視覺檢測系統主要由相機、鏡頭及光源組成。相機分辨率為3840x2748像素。鏡頭采用高清晰1000萬像素級定焦鏡頭(OPT-C3514-10M),鏡頭工作距離為540±5mm,視場100mmx75mm。實際運用中,光源需采用高角度進行打光,采用了OPT-RI系列環形光源OPT-RI18000-R與OPT-RI10015-R相結合打光,突出鋰電池的三維信息,有效解決對角照射陰影問題,也能克服光源亮度不夠的情況,光源的均勻性可以得到保證。同時采用OPT-LI系列OPT-LI21222-W條形光源,從側面進行打光可增強褶皺與背景之間的對比度,更好的突出缺陷部分。OPT視覺檢測硬件系統可嵌入式的安裝在所需檢測工位上,基本無需對原有設備進行改造。

▲圖3鋰電池缺陷檢測示意圖

三、獲取圖像

獲取圖像要點:

1、需抓取電池封邊的上邊緣與電池上邊緣,通過測量兩者之間的間距,來判斷封邊是否有偏移(如圖4所示);

2、需抓取電池封邊上的褶皺,來判斷是否封邊完好(如圖5所示)。

四、軟件檢測說明

OPT旗下品牌SCI的SciSmart智能視覺軟件是基于Windows系統的圖像處理軟件,具有圖形化操作界面,包含多種圖像處理功能,可對圖像內容進行多種運算以及疊加處理,使其達到理想效果。

4.1檢測封邊距離

鋰電池封邊檢測時,受到各種褶皺影響局部反光效果不均勻,因此普通軟件方法檢測距離時容易受到平整度和背景整潔度的影響。通過SciSmart智能視覺軟件各種圖像算法疊加可將干擾因素過濾,只保留需要的部分。檢測結果如圖:

4.2褶皺檢測

因褶皺檢測特征相對邊緣不夠明顯,干擾因素更多,檢測難度較大。但通過SciSmart智能視覺軟件合理的圖像運算疊加,可得到需要的圖像效果,甚至在特征不明顯時也可將其突顯出來。

由于打光效果差異,產品圖像效果整體趨向于平面化,褶皺相較于其他打光方式更為明顯,經SciSmart智能視覺軟件合理的圖像處理運算,褶皺部位顯示為黑色連通的鐘乳石效果,檢測其連通性即可判斷褶皺。

本文主要以鋰電池進行作為實驗對象,結合SciSmart智能視覺軟件,完成對鋰電池封邊缺陷檢測。通過仿真確定以中值濾波為基礎的各種解決方法。深入研究了圖像的處理算法,其中包括圖像提取、中值濾波、二值化等步驟。最后通過邊緣模板匹配的相似度值對比,檢測到鋰電池的封邊是否偏移、判斷褶皺等問題。該方法還可用于其他行業對缺陷進行檢測的項目中。

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