近年来，新能源锂电池受到各界的追捧，国内一些巨头纷纷入局造车行业，对于锂电池的市场，质量也越来越重要，那么有一部分的制造商在锂电池外观检测上，还在用传统方法，用人工测量和判断，但是传统方法存在各种弊端。现如今机器视觉的检测系统可以克服这些人工检测的缺点，如电池检测结果受检测人员主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，从而使检测结果标准、可量化，提高整个生产系统的自动化程度;既节约了人力成本，也避免人为统计数据所带来的错误。其中，如何突出缺陷、提取有用信息是视觉处理难点所在。
今天和大家分享通则电子锂电池封边缺陷检测的案例，在锂电池的实际生产中为防止电池漏液，造成安全事故，锂电池外观检测应做到：
1、检测电池扣外观完好;
2、检测电池扣尺寸信息。
一、难点检测
电池有银色、黑色2种颜色，银色工件反光性较强，要求光源的均匀性比较好，在检测缺陷时易与背景区分，并且尺寸与缺陷同时检测并将结果实时呈现出来。
二、视觉检测硬件系统
该设备主要由相机、镜头、光源和软件平台组成。相机基本采用300万或者500万工业级别CMOS面阵相机，镜头采用高清微焦镜头，与定制光源。实际运用中，光源需采用高角度进行打光，采用了系列环形光源结合打光，突出锂电池的三维信息，有效解决对角照射阴影问题，也能克服光源亮度不够的情况，光源的均匀性可以得到保证。同时采用条形光源， 从侧面进行打光可增强褶皱与背景之间的对比度，更好的突出缺陷部分。视觉检测硬件系统可嵌入式的安装在所需检测工位上，基本无需对原有设备进行改造。
三、获取图像
1、需抓取电池上边缘与下边缘，通过测量两者之间的间距，来判断全维度外观是否有缺陷;
2、需抓取电池外观尺寸信息进行测量，来判断尺寸是否达标。
四、软件检测说明
通则工业检测平台是基于Windows系统的图像处理软件，具有图形化操作界面，包含多种图像处理功能，可对图像内容进行多种运算以及叠加处理，使其达到理想效果。
这里主要以锂电池进行作为外观检测实验对象，结合智能视觉软件，完成对成品锂电池扣缺陷进行检测。深入研究了图像的处理算法，其中包括图像提取、中值滤波、二值化等步骤。后通过边缘模板匹配的相似度值对比，检测到锂电池的外观是否存在各种缺陷与尺寸等问题，该方法还可用于其他行业对缺陷进行检测的项目中。
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