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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

    / v& o+ l7 \0 v* B2 R% A胶纸位置检测
    . |: D) d  V6 Q/ B# ]  E! v. @  x# d% K9 e& K, M: i
    漏铜
    2 n. i1 W  h2 @! q/ D6 r5 C9 Q( T( k! I! K8 q
    胶纸位置

    8 A0 }& Z) y' B' o3 v$ T5 E$ K1 {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。
    + t; s9 I! C* D9 c5 O6 M) I( Z' v # L# O" c( s0 U+ }0 |6 ^1 E
    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。
    1 `9 h% F- G. G! P7 @1 A
    : y; i. h# t1 y8 n工业相机
    & c0 S7 H0 K% e2 c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。
    ; e, `% B8 C) Q
    ! c6 ?2 u1 F1 y) E工业镜头
    ( N7 h8 o2 y" `) t3 L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。% l% F8 D' x9 V1 h4 t5 F

    % i! `7 ^& J: }  l$ Z8 l% `; H$ P/ n4 V' K2 k6 p
    图像处理算法
    / m! n, Y, e9 T3 u+ C找边函数、被子分析、纹理分析等方法可以适当的尝试效果。
    ) |1 D: w3 o# @! l8 w! A ; X8 |# y* n; {7 i4 p$ o' Y
    机器视觉项目实现难度' K* |3 m1 i  U- L/ ?' W
    ★★★~★★★★★! D* h& S7 a6 d1 \. M( I4 ]2 U
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