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基于机器视觉的锂电池极片缺陷检测

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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
    " r& Y) |) o3 {5 m9 n' B% \
    胶纸位置检测$ a+ ^+ U; R  D0 X' x, Y7 y
    % V5 y+ D$ U5 c$ }; {+ e
    漏铜
    4 X! q: }8 h4 u- Z
    / I4 I& p  b& l' {' o! D胶纸位置

    ) V2 G! w0 r1 f- g, `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。
    : w: Z, v" M2 r+ r$ |) {8 q# C7 v : z; ~. k' E( k- E4 U5 J. E1 I3 T
    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。
    * F, o3 t' t- a' Q  n3 b* z+ U' S ! j& A$ ~9 _9 b( z: O, ?
    工业相机; j* B9 }7 J* A1 k6 {: q" N! d$ l
    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。; Q6 Y$ w# J( v4 q" k8 P, J
    $ a- k5 P5 F5 a2 d* w
    工业镜头$ Z6 E4 M% W; a( y; v4 o3 t
    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。, p4 i" s6 P2 ?! B
    - b+ m3 S3 ^& _# X" @* J* V. w
    5 O) _7 Y. v( Z4 o
    图像处理算法
    : W: N! \& V$ Q6 }; z( ^9 _找边函数、被子分析、纹理分析等方法可以适当的尝试效果。
    ; o+ w. b+ H' \" D 2 \7 _9 a9 v4 @7 C8 ?( f
    机器视觉项目实现难度) q. }8 R+ G# ~# ~  W7 ?3 v7 s
    ★★★~★★★★★9 d/ y  [7 e( h3 j

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    * v2 x; B8 n) z) B2 L 3 N( k# B6 o) g2 v4 V" d. C8 Y

    1 ~. _7 l" X% I* B; G$ E
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