锂电池检测(新能源锂电池视觉缺陷检测)

随着锂电池需求增加,人工质检已无法满足高精度要求。机器视觉系统通过工业相机和图像处理软件,实现锂电池表面缺陷的自动化检测,提高良率和安全性,覆盖尺寸测量、焊缝检测等多个环节。

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近来,随着我国不少出行者越来越倾向新能源出行方式。电动车就是一个很好的例子,电动车的动力来源于新能源锂电池。随着锂电池使用安全意识的提升,市场对锂电池的良率、安全性等有关质量的要求不断提高。传统人工抽样的检测方式易受环境、主观意识等方面的影响不再具备优势,无法满足现代生产要求。

随着机器视觉技术的发展,很多锂电池生产厂家引入机器视觉来替代人工质检,实现产线的自动化,智能化生产检测。

检测内容:锂电池表面的褶皱、开裂、气泡、凹凸、折痕、掉料等。

解决方案

机器视觉缺陷检测系统通过工业相机将锂电池转换为图像信号,传送给图像软件处理系统,根据像素分布和亮度等信息,转变成数字信号。图像软件处理系统再对这些信号进行运算来抽取原始锂电池图像特征判定对比,实时提供锂电池检测结果,对应输出ok、ng信号,自动保存检测数据,实现智能化检测。

同时机器视觉检测系统适用于新能源电池的尺寸测量、焊缝检测、有无检测、字符识别等应用。

### 新能源汽车锂电池表面缺陷检测方法 #### 高精度三维机器视觉技术 高精度三维机器视觉被广泛应用于新能源汽车锂电池的表面缺陷检测中。该技术能够提供精确的空间数据,通过构建电池表面的三维模型来识别细微的形变和其他物理损伤[^2]。 ```python import numpy as np from skimage import io, measure def load_3d_model(file_path): """加载并处理3D模型文件""" model = io.imread(file_path) return model def detect_defects(model): """利用形态学操作检测缺陷区域""" properties = measure.regionprops_table( label_image=model, properties=('label', 'area') ) defects = {k: v for k, v in properties.items() if v > threshold} return defects ``` #### 微距相机及在线高速视觉系统 为了实现对锂电池电极隔膜等部件的全面监控,采用了专门设计的微距相机以及配套的在线高速视觉系统。这些设备可以在生产线上实时捕捉图像,并立即分析是否存在任何可能影响产品质量的问题,从而确保每一个出厂的产品都经过严格的质量检验[^3]。 #### 自动化光学检测(AOI)平台 自动化光学检测是一种常见的无损探伤手段,在锂电池制造业中有重要应用价值。AOI 平台通常配备有多个摄像头角度,可以从不同方位拍摄目标物体的照片;再借助先进的算法软件完成特征提取、分类判断等工作,最终给出是否合格的结果报告。 ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; Mat processImage(Mat img){ Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 进行边缘增强或其他预处理... return gray; } void inspectBatterySurface(const string& imagePath){ Mat image = imread(imagePath); Mat processedImg = processImage(image); imshow("Processed Image", processedImg); waitKey(0); } ```
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