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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.Master]120FPS

    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
    + B+ G" ~7 l, ?
    胶纸位置检测
    , T! \) [: A/ ~3 m
    4 \6 f1 m! _6 |- e: h漏铜
    + Q6 V7 p1 c# R3 M, ~# U- \
    ( r1 t7 w$ z( p4 k; L" |胶纸位置
      ^+ c+ r2 d* `: P- S
    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。% c8 f* N$ e0 [3 b) H! q
    ! M7 _2 x8 T$ F) c' t4 X
    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$ W1 N/ V* M& E
    5 {; c7 g* n+ E: j- ~( o工业相机
    2 p/ y6 n- F0 K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。" l1 C* ]  D, j! \: m
    1 z  T7 b5 B2 Y( i
    工业镜头: }) @6 `4 d' G1 x
    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。0 X% i. P/ y" g0 K1 W: T! N5 O6 C& o
    6 S) e1 i. S' w  I, m

    & x5 Z: Z! d0 ~9 x" z/ F图像处理算法  \" y) f" s% V% P4 b/ j
    找边函数、被子分析、纹理分析等方法可以适当的尝试效果。+ Z" ^" W2 d' ~, R% h5 s

    ' q; [; f8 T2 L, D机器视觉项目实现难度
    $ `) c! U( @. @- o0 }  x: c★★★~★★★★★% b( W) u& @, ~# D
    + O) |& s; b, r' j4 t7 I( J
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