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基于机器视觉的锂电池极片缺陷检测

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  • TA的每日心情

    3 小时前
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    [LV.10]100FPS

    发表于 2015-9-23 22:19:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
    基于机器视觉的锂电池极片缺陷检测
    2 {4 L) P- j/ I; O8 n% m! h' j& b9 \
    胶纸位置检测( ~' S/ P# z4 [) _$ ?' ?

    . y8 c. K5 I" _- {. a# @8 |漏铜
    4 G! c1 m* D- T
    # }- P/ [' t3 I( l. t胶纸位置
    8 [: a! L; O7 c* a7 m. `
    锂电池极片主要检测其外观缺陷,如胶纸的位置、表面有无漏铜、刮花之类的。胶纸位置检测相对要容易一些,而漏铜、乱花等则要麻烦一些。
    ' p" D2 c" K; H' O# P' h - a/ ^* t. y" T# B% Q/ U+ D
    机器视觉光源对于胶纸位置,基本上比较好处理,很多光源都可以满足要求,如条形光源、环形光源、同轴光源、无影光源等。而对于漏铜、乱花等,则需要一些指向性相对比较好,如同轴光源、低角度环形光源等。或者是使用圆顶无影光源也可以尝试一下效果。/ i& x# @6 g% v) l
    $ w  Z0 ]+ j5 F; [
    工业相机! x0 S. L6 K' Z4 H& ~! r( R+ r$ F
    这种项目主要还是考虑精度。如果精度要求高,那么相机的分辨率就要求高,成本也高,而且要求高了,项目整体难度上就会提高不少。
    8 v" k6 O& K3 J* I
    / j5 f, u2 d* T" S工业镜头
    3 r  W5 W0 r1 @8 o. P  J因为视野比较大,所以对于一般的要求,可以考虑使用CCTV镜头,如果要求很高,建议使用远心镜头。
    3 W' e( Z0 [: w) c: ` 3 z) J1 j+ X3 p' y/ ^" W5 C1 ?0 e* f

    . B( W& Z6 z3 g) K3 a图像处理算法1 ]6 |) y7 i7 m/ M
    找边函数、被子分析、纹理分析等方法可以适当的尝试效果。
    # ^, s7 L" O- [- r3 n# p. o1 i* W
    . B2 |; d0 x( D) u, w, d  {机器视觉项目实现难度, x% K+ d' C3 F1 {8 k
    ★★★~★★★★★
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