CN112215825A - 新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及*** - Google Patents

新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及***。本发明的目的是提供一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及***，以实时在线检测极片涂布状况，从而确保产品质量。本发明的技术方案是：S1、获取产品的正、反面图像；S2、通过图像金字塔算法找到产品正、反面图像上涂布区起始的大概位置区域；S3、在大概位置区域内，做一次高斯平滑滤波，去除噪声信号；S4、使用Prewitt算子计算出涂布区X和Y方向的边缘图像；S5、用X和Y方向边缘值计算出每个像素点的梯度方向及导数；S6、根据梯度方向及导数，剔除边缘响应小的像素，留下连续的边缘响应最大的骨架线。本发明适用于产品质量检测领域。

Description

新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及***
技术领域
本发明涉及一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及***。适用于产品质量检测领域。
背景技术
新能源电池制造的关键工艺包括绝缘隔膜、铜箔极片和铝箔极片制造，其中以使用间隔涂布工艺的极片制造最为复杂，质量要求最高，其质量控制涉及不同区域(涂布区和极片区)尺寸测量和控制，上下两面涂布的同步一致性控制等。
由于产品在产生设备上是高速传送，传统量测方式是需要产线停下来，用工具对特定区域进行量测；效率低下，影响了产线的产能，而且只能少量抽检，产线出现异常时不能及时发现。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及***，以实时在线检测极片涂布状况，从而确保产品质量。
本发明所采用的技术方案是：一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法，其特征在于：
S1、获取产品的正、反面图像；
S2、通过图像金字塔算法找到产品正、反面图像上涂布区起始的大概位置区域；
S3、在大概位置区域内，做一次高斯平滑滤波，去除噪声信号；
S4、使用Prewitt算子计算出涂布区X和Y方向的边缘图像；
S5、用X和Y方向边缘值计算出每个像素点的梯度方向及导数；
S6、根据梯度方向及导数，剔除边缘响应小的像素，留下连续的边缘响应最大的骨架线；
S7、采用Hough变换计算出边缘点的最大拟合直线方程；
S8、重复S2至S8步骤计算出产品上每个涂布区的边缘直线方程；
S9、每个涂布区的边缘直线方程计算出涂布区的长度和宽度，并与标准值比较，给出长宽判等结果；
S10、根据产品正、反面涂布区的边缘直线方程，计算产品正反面上涂布区边缘的错位值，并和标准值比较，给出对齐判等结果。
所述计算产品正反面上涂布区边缘的错位值，包括：
采用标定设备在产品的上下两面都打上高精度的格子线，获取产品的正、反面图像时，根据格子线计算出获取反面图像的相机相对于获取正面图像相机的坐标偏移值。
一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析***，其特征在于：
相机Ⅰ，用于采集产品正面图像；
相机Ⅱ，用于采集产品反面图像；
编码器，该编码器与产品接触，用于获取产品的传送距离，并在产品每传送一定距离后为相机Ⅰ、Ⅱ提供图像采集触发信号；
上位机，具有处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法的步骤。
本发明的有益效果是：本发明通过对产品图像进行智能分析，计算出产品上每个涂布区的边缘直线方程，从而精确计算出每个涂布区的宽度和长度，并计算出产品正反两面涂布开始和结束位置数据，精确分析出上下错位值，进而判断当前产线涂布质量是否达标。
附图说明
图1为本实施例的***框图。
具体实施方式
本实施例为一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析***，具有上位机和接于上位机上的相机Ⅰ、相机Ⅱ、编码器和报警装置，其中相机Ⅰ用于在接收到图像采集触发信号后采集产品正面图像；相机Ⅱ用于在接收到图像采集触发信号后采集产品反面图像；编码器与产品接触，用于获取产品的传送距离，并在产品每传送一定距离后为相机Ⅰ、Ⅱ提供图像采集触发信号；上位机具有处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法的步骤。
本实施例中新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法包括以下步骤：
S1、获取相机Ⅰ、相机Ⅱ采集的产品正、反面图像；
S2、通过图像金字塔算法找到产品正、反面图像上涂布区起始的大概位置区域；
S3、在大概位置区域内，做一次高斯平滑滤波，去除噪声信号；
S4、使用Prewitt算子计算出涂布区X和Y方向的边缘图像；
S5、用X和Y方向边缘值计算出每个像素点的梯度方向及导数；
S6、根据梯度方向及导数，剔除边缘响应小的像素，留下连续的边缘响应最大的骨架线；
S7、采用Hough变换计算出边缘点的最大拟合直线方程；
S8、重复S2至S8步骤计算出产品上每个涂布区的边缘直线方程；
S9、每个涂布区的边缘直线方程计算出涂布区的长度和宽度，并与标准值比较，给出长宽判等结果；
S10、根据产品正、反面涂布区的边缘直线方程，计算产品正反面上涂布区边缘的错位值，并和标准值比较，给出对齐判等结果；
采用标定设备在产品的上下两面都打上高精度的格子线，这些线上下是高度对齐的，正反两面的相机同时取像，根据格子线在各自相机上成像的位置，计算出反面相机相对于正面相机的物理坐标偏移值，根据物理坐标偏移值计算产品正反面上涂布区边缘的错位值；
S11、根据长宽度判等结果和对齐判等结果，结合预设的标准，判断是否需要发出报警信号。
本实施例中报警装置接收报警信号，以警示产线涂布制程发送异常，需要处理。

Claims (3)

1.一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法，其特征在于：
S1、获取产品的正、反面图像；
S2、通过图像金字塔算法找到产品正、反面图像上涂布区起始的大概位置区域；
S3、在大概位置区域内，做一次高斯平滑滤波，去除噪声信号；
S4、使用Prewitt算子计算出涂布区X和Y方向的边缘图像；
S5、用X和Y方向边缘值计算出每个像素点的梯度方向及导数；
S6、根据梯度方向及导数，剔除边缘响应小的像素，留下连续的边缘响应最大的骨架线；
S7、采用Hough变换计算出边缘点的最大拟合直线方程；
S8、重复S2至S8步骤计算出产品上每个涂布区的边缘直线方程；
S9、每个涂布区的边缘直线方程计算出涂布区的长度和宽度，并与标准值比较，给出长宽判等结果；
S10、根据产品正、反面涂布区的边缘直线方程，计算产品正反面上涂布区边缘的错位值，并和标准值比较，给出对齐判等结果。
2.根据权利要求1所述的新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法，其特征在于，所述计算产品正反面上涂布区边缘的错位值，包括：
采用标定设备在产品的上下两面都打上高精度的格子线，获取产品的正、反面图像时，根据格子线计算出获取反面图像的相机相对于获取正面图像相机的坐标偏移值。
3.一种新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析***，其特征在于：
相机Ⅰ，用于采集产品正面图像；
相机Ⅱ，用于采集产品反面图像；
编码器，该编码器与产品接触，用于获取产品的传送距离，并在产品每传送一定距离后为相机Ⅰ、Ⅱ提供图像采集触发信号；
上位机，具有处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1或2所述新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法的步骤。
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