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)總體應設計為分布式體系結(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