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• 關(guān)鍵詞：                                                                機(jī)器視覺                                                                鋰電池封邊缺陷檢測(cè)                                                                缺陷檢測(cè)

• 摘要：這是一篇機(jī)器視覺“干貨”，極其重要！

     目前，對(duì)于電池缺陷檢測(cè)的傳統(tǒng)方法是人工測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺的檢測(cè)系統(tǒng)可以克服人工檢測(cè)的缺點(diǎn)，如電池檢測(cè)結(jié)果受檢測(cè)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(cè)結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)、可量化，提高整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的自動(dòng)化程度；既節(jié)約了人力成本，也避免人為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所帶來的錯(cuò)誤。其中，如何突出缺陷、提取有用信息是視覺處理難點(diǎn)所在。
     今天和大家分享鋰電池封邊缺陷檢測(cè)的案例，在鋰電池的實(shí)際生產(chǎn)中為防止電池漏液，造成安全事故，鋰電池封邊檢測(cè)應(yīng)做到：
1、檢測(cè)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(diǎn)檢測(cè)

     工件有銀色、黑色2種顏色，銀色工件反光性較強(qiáng)，要求光源的均勻性比較好，在檢測(cè)褶皺時(shí)易與背景區(qū)分。

二、視覺檢測(cè)硬件系統(tǒng)

實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用自行搭建的模擬現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境。如圖3所示：實(shí)驗(yàn)采用的視覺檢測(cè)系統(tǒng)主要由相機(jī)、鏡頭及光源組成。相機(jī)分辨率為3840x2748像素。鏡頭采用高清晰1000萬像素級(jí)定焦鏡頭（OPT-C3514-10M），鏡頭工作距離為540±5mm，視場(chǎng)100mmx75mm。實(shí)際運(yùn)用中，光源需采用高角度進(jìn)行打光，采用了OPT-RI系列環(huán)形光源OPT-RI18000-R與 OPT-RI10015-R相結(jié)合打光，突出鋰電池的三維信息，有效解決對(duì)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(shí)采用OPT-LI系列OPT-LI21222-W條形光源， 從側(cè)面進(jìn)行打光可增強(qiáng)褶皺與背景之間的對(duì)比度，更好的突出缺陷部分。OPT視覺檢測(cè)硬件系統(tǒng)可嵌入式的安裝在所需檢測(cè)工位上，基本無需對(duì)原有設(shè)備進(jìn)行改造。

▲圖3  鋰電池缺陷檢測(cè)示意圖

三、獲取圖像

獲取圖像要點(diǎn)：

1、需抓取電池封邊的上邊緣與電池上邊緣，通過測(cè)量?jī)烧咧g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(cè)說明

OPT旗下品牌SCI的SciSmart智能視覺軟件是基于Windows系統(tǒng)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(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行多種運(yùn)算以及疊加處理，使其達(dá)到理想效果。

4.1  檢測(cè)封邊距離

鋰電池封邊檢測(cè)時(shí)，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(cè)距離時(shí)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(cè)結(jié)果如圖：

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

由于打光效果差異，產(chǎn)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(jīng)SciSmart智能視覺軟件合理的圖像處理運(yùn)算，褶皺部位顯示為黑色連通的鐘乳石效果，檢測(cè)其連通性即可判斷褶皺。

本文主要以鋰電池進(jìn)行作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，結(jié)合SciSmart智能視覺軟件，完成對(duì)鋰電池封邊缺陷檢測(cè)。通過仿真確定以中值濾波為基礎(chǔ)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(duì)比，檢測(cè)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(yè)對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)的項(xiàng)目中。