基于显扬科技自主研发3D机器视觉HY-X5在电池极耳缺陷检测的应用

针对锂电池极耳焊接质量控制难题,显扬科技采用HY-X5机器视觉系统配合机器人实现自动化检测,有效提升检测效率与准确性。

行业现状:

在能源技术变革以及新兴科技的带动下,锂电池凭借其高能量密度、长循环使用寿命、零污染和体积小等优点率先在手机、笔记本电脑等3C数码领域得到广泛应用。近年来,电动汽车和电子产品构成全球锂电池市场主要部分。

锂电池在飞速发展的同时,市场和用户对电池的性能及安全等方面的要求也在不断提高。尤其是锂电池的安全隐患问题一直都存在,从手机、笔记本到电动汽车,均有锂电池发热甚至起火事件的发生,这也为各企业敲响了警钟,在锂电池生产过程中或出厂前必须要进行一系列严格的检测。

难点:

极耳焊接工艺是锂电芯整个生产工艺链中较为关键的一部分,其焊接质量和焊接精度会影响整个锂电芯的性能和使用寿命,严重者可直接导致产品报废。常规的软包电芯的极耳是片状、柔软的多层结构,常用的焊接方式有激光焊接、超声波焊接等,在焊接过程中容易因装夹、压刀收拢等工序而产生褶皱、破损及翻折等缺陷。

目前,国内对极耳焊后产生的的缺陷检测主要是依靠人工经验肉眼检测判断,缺乏相应的、比较系统的缺陷检测规程作指导,而且受人为主观因素的影响很大,很难保证检测的准确度

<think>我们正在处理一个关于使用机器视觉技术检测圆孔类零件尺寸的问题。用户希望了解具体的方法。根据引用内容,我们可以总结出一些关键步骤和技术要点。同时,我们也可以参考一些已有的系统设计。主要步骤通常包括:1.图像采集:使用工业相机拍摄圆孔类零件的图像。2.图像处理:使用图像处理库(如OpenCV或MATLAB)处理图像,包括预处理、边缘检测、特征提取等。3.圆孔检测:使用特定的算法(如Hough变换)来检测图像中的圆,并定位圆心。4.尺寸计算:根据标尺或已知尺寸的参照物,建立像素尺寸与实际尺寸的转换关系,然后计算圆孔的直径、圆心距等。5.结果输出与界面展示:设计人机交互界面,显示检测结果,并能够根据设定的尺寸范围进行合格性判断。具体到方法:引用[1]中提到了使用OpenCV+Python设计程序,包括控制相机拍摄、找出零件并标记、测量内圆直径、设计人机交互界面等。引用[2]中提到了使用MATLAB和Hough变换来检测圆孔的圆心距和半径,并且利用标尺图像确定实际尺寸和像素的转换关系。引用[3]提到了3D机器视觉,但用户的问题可能更侧重于2D检测(因为圆孔尺寸检测通常用2D即可)。不过3D视觉可以提供更高精度的尺寸检测。引用[4]提到了圆度检测,其中涉及设置阈值、轮廓长度和圆度下限等参数。因此,我们可以将方法分为以下几个部分详细说明:一、图像采集使用工业相机(通常为CCD或CMOS相机)在合适的光照条件下拍摄圆孔类零件的清晰图像。注意相机的分辨率、镜头和光照条件都会影响后续检测精度。二、图像预处理对采集到的图像进行预处理,包括灰度化、滤波(去噪)、二值化、边缘检测等操作。例如,使用OpenCV的cvtColor函数将图像转为灰度图,然后使用高斯滤波去噪,接着使用Canny边缘检测。三、圆孔检测常用的方法是霍夫圆变换(HoughCircleTransform),它可以检测图像中的圆形轮廓。在OpenCV中,可以使用HoughCircles函数。在MATLAB中,可以使用imfindcircles函数。此外,也可以使用轮廓检测(findContours)然后通过轮廓拟合圆(例如使用minEnclosingCircle或fitEllipse)的方式。四、尺寸标定为了将像素尺寸转换为实际尺寸,需要在拍摄时包含一个已知尺寸的标尺(例如一个10mm的标尺)或使用已知尺寸的参照物。通过计算标尺在图像中的像素长度,得到每个像素代表的实际长度(例如,10mm对应100个像素,则每个像素代表0.1mm)。然后,测量圆孔的像素直径,乘以转换系数即可得到实际直径。五、圆度检测(可选)如果需要检测圆度,可以使用圆度公式(圆度=4π*面积/周长²),圆度值越接近1,说明越接近圆形。引用[4]中提到了设置圆度下限(如0.99)来筛选合格的圆。六、人机交互界面可以使用Python的PyQt、Tkinter等库设计界面,显示检测结果,并标记不合格零件。下面我们给出一个基于OpenCV和Python的简单示例代码,用于检测图像中的圆并计算其直径(假设已经标定好,每个像素对应0.1mm):</think>### 机器视觉圆孔零件尺寸检测方法详解 使用机器视觉检测圆孔类零件尺寸的核心流程如下,结合了图像处理、边缘检测和几何测量技术: #### 一、基本检测流程 1. **图像采集** - 使用工业相机(CCD/CMOS)在稳定光源下拍摄零件 - 关键参数:分辨率≥500万像素,景深覆盖零件厚度,推荐同轴光源减少反光[^1][^3] 2. **图像预处理**(OpenCV/Python实现) ```python import cv2 # 读取并灰度化 img = cv2.imread("part.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 去噪与增强 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blur, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 二值化 ``` 3. **圆孔定位** - **霍夫变换法**(适合标准圆): ```python circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100) ``` - **轮廓拟合法**(适合非理想圆): ```python contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: (x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) cv2.circle(img, (int(x),int(y)), int(radius), (0,255,0), 2) ``` 4. **尺寸标定** $$ \text{实际尺寸} = \frac{\text{像素尺寸} \times \text{标定物实际长度}}{\text{标定物像素长度}} $$ - 需在相同景深位置放置已知尺寸标定块(如10mm标准块)[^2] 5. **结果输出** - 在图像标记检测结果(合格/不合格) - 生成尺寸数据报告 #### 二、关键技术优化 1. **亚像素边缘检测** 使用`cv2.cornerSubPix()`将边缘定位精度提升至0.1像素级,提高孔径测量精度 2. **多孔同步检测** 通过ROI(Region of Interest)分区处理,同时检测多个圆孔位置[^4] 3. **3D视觉应用**(高精度场景) - 使用结构光或激光三角测量 -检测圆孔深度、锥度等三维参数 - 精度可达亚微米级(显扬科技方案)[^3] 4. **圆度验证** $$ \text{圆度} = \frac{4\pi \times \text{面积}}{\text{周长}^2} $$ 设定阈值(如0.98)筛选变形圆孔[^4] #### 三、系统搭建要点 | 组件 | 推荐配置 | 作用 | |------|----------|------| | 相机 | 500万像素全局快门 | 消除运动模糊 | | 镜头 | 远心镜头 | 减少透视畸变 | | 光源 | 环形LED+同轴光 | 均匀照亮孔壁 | | 标定 | 陶瓷标准块 | 温度稳定性高 | | 软件 | OpenCV+PyQt | 算法+界面开发 | **典型误差控制**: - 光学畸变误差:<0.1% - 重复测量误差:<±2μm - 温度漂移:<3μm/℃(需恒温环境)
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