電池作為需求量極大的產(chǎn)品,其質(zhì)量高低在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中具有重要意義。手機電池、硅太陽能電池、電池極片等均有視覺檢測研究文獻報道,但對扣式電池開展自動質(zhì)量檢測的報道極少。 扣式電池體積小,外觀直徑一般不超過兩三厘米,在各種電子產(chǎn)品特別是微小型產(chǎn)品中得到了廣泛的應(yīng)用,如電子詞典、計算器、助聽器、電子手表、主板等。 人工檢測電池不但效率低下,而且電池表面為金屬制成,反光嚴重,長期的人眼檢測有損視力健康。因此機器視覺檢測技術(shù)的研究,將有助于電池制造行業(yè)的水平提高。
缺陷類型多樣
電池在生產(chǎn)過程中,因生產(chǎn)工藝不足或其他偶然因素會產(chǎn)生一些次品,因此希望能夠研發(fā)一套電池質(zhì)量檢測系統(tǒng),能自動將不合格電池檢出。 扣式電池質(zhì)量檢測主要包括電量指標檢測和外觀缺陷檢測。 電量指標檢測可通過設(shè)計電子裝置,完成對電池電流電壓進行快速檢測,判斷其電流電壓數(shù)值及充放電性能是否存在異常。 外觀缺陷檢測則復雜得多,因電池具有正負兩極,則外觀檢測分為正極和負極兩方面。 正極外觀缺陷主要包括:劃痕、 銹斑、凹點、光面等,另外包裝過程中,也會產(chǎn)生正負極顛倒、型號混淆等錯裝事件。
正極面外觀合格與缺陷圖像注:(a)為合格, (b)為劃傷, (c)為銹斑, (d)為凹坑, (e)為光面 負極外觀缺陷種類如下圖:
負極面外觀合格與缺陷圖像注:(a)為合格, (b)為劃傷, (c)為銹斑
檢測難度節(jié)節(jié)攀升
扣式電池視覺檢測存在眾多難點,傳感器成像和圖像處理均較為困難。 扣式電池外觀缺陷種類繁多,主要包括:劃痕、銹斑、污臟、凹點、光面等,缺陷尺寸多在毫米級。 與紡織物品等缺陷檢測不同,扣式電池外表面為金屬制成,金屬表面在光源照射下反光嚴重。 與傳統(tǒng)的金屬鋼板等檢測不同,拇指大小的扣式電池表面上還存有字符的干擾,因此圖像傳感系統(tǒng)還要保證字符和缺陷均能夠盡量清晰成像。 且電池生產(chǎn)工藝受限,金屬表面難以保證絕對平整,微表面存在不平,又致使漫反射嚴重; 同時表面字符刻制不夠標準,存在位置偏移、 且深淺不一等現(xiàn)象,因此成像后圖像字符粗細和位置將出現(xiàn)較大的變化,這些給光路系統(tǒng)設(shè)計和圖像處理帶來極大困難。 為提高檢測效率,生產(chǎn)中通常會采用多點檢測,在每個檢測點下實現(xiàn)多電池目標同時檢測,因此光源難以保證均勻照射于各電池表面,給后續(xù)的處理帶來難度; 另外電池正極面的字符傾斜角度在圖像上呈現(xiàn)為隨機變化,圖像校正也成為研究中的難點。
機器視覺技術(shù)擊破產(chǎn)品缺陷檢測難點
圖像采集:機器視覺檢測系統(tǒng)的第一步需要獲得待檢測目標的原始圖像。一般通過相機、光源等硬件搭建一套合理的視覺成像系統(tǒng);當相機傳感器獲得原始成像信號后,需要通過專用圖像采集卡處理后完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,計算機方可獲取圖像進行后續(xù)處理。圖像處理:計算機對采集的原始圖像進行處理,最大程度去除圖像中的噪聲和無關(guān)背景,并增強圖像目標,從而獲得易于進一步分析和識別的標準圖像。圖像分析與特征提取:計算目標圖像的相關(guān)特征量。圖像識別:通過設(shè)計合理的模式識別程序,對特征量進行判別,完成視覺檢測。 因電池具有正極面和負極面,另外為了提高生產(chǎn)效率,系統(tǒng)總體應(yīng)設(shè)計為分布式體系結(jié)構(gòu),以實現(xiàn)快速并行檢測。
分布式檢測中的位點為視覺檢測各組成單元。機器視覺模塊包括工業(yè)相機、鏡頭、光源、光源控制器等元件,在光源照明下,待測物體反射光路通過鏡頭聚焦,在工業(yè)相機上完成成像;原始圖像信號經(jīng)過數(shù)據(jù)線傳輸,在圖像采集卡處理后由工業(yè) PC 機獲得;控制器對工業(yè)相機實施采集控制,從而實現(xiàn)自動觸發(fā)。
智能化、自動化、數(shù)字化、信息化是未來制造業(yè)的發(fā)展大趨勢,矩視智能致力于制造業(yè)工廠企業(yè)智能改造,數(shù)字化升級。
審核編輯:郭婷
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原文標題:機器視覺用于紐扣電池表面缺陷檢測的解決方法
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