基于机器视觉的锂离子电池极片瑕疵检测系统设计与研究

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在锂离子电池极片上瑕疵的检测与相关位置的测量中,机器视觉已经成为不可或缺的一部分并承担重要的工作。目前,大型的锂离子电池生产企业已经开始逐步引入并将瑕疵检测作为重要工序安排到整个生产中。极片瑕疵的检测可以有效的将极片上面的各种问题点检测出来,此过程是人眼无法完成的,即使使用人眼进行,也无法做到比拟机器的速度。机器视觉进行的检测,可以有效和高效的将问题点找到。本文成功的引入一种机器视觉,通过它能有效检测到各种瑕疵并测量相关数值,为极片瑕疵检测提供了新的方法。本文首先介绍了机器视觉系统,并研究了锂离子电池中出现极片上瑕疵的原因,之后,提出了一种锂离子电池瑕疵检测系统总体设计方案,并根据总体设计方案对该系统中各模块进行选型分析,最后建立出一套完整的,对环境影响小的系统进行设计研究。在此极片瑕疵的检测系统中,首先通过确定极片的特点,寻找一种合理的判断流程,然后系统的研究与评估该流程中机器视觉的工作,最后验证了实际工作中的应用效果并进行了系统的分析。验证结果表明,瑕疵检测系统判断的正确率趋近100%,达到了检测缺陷和量化分级显示屏显示缺陷的目的。
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