近年来，一些国内巨头已经进入了汽车制造业。对于锂电池市场来说，质量越来越重要。因此，一些制造商仍在使用传统的方法来测量和判断锂电池的外观。这已经落后。如今，机器视觉检测系统可以克服这些人工检测的缺点，但是如何突出缺陷，提取有用信息是视觉处理的难点。
今天，我想和大家分享一下锂电池边缘缺陷检测的案例：
一、难点检查
工件有银色和黑色两种颜色。银色工件反光性强，要求光源均匀性好，在检测褶皱时容易与背景区分。
二、视觉检测硬件系统
实验环境选择自己构建的模拟现场环境。测试中使用的视觉检测系统主要由相机、镜头和灯源组成。在实际应用中，灯源应采用高视角照明，采用一系列环形光源结合照明，突出锂电池的三维信息，有效解决对角直射阴影问题，克服光源亮度不足，保证光源的均匀性。
三、获取图像
获取图像要点：1、需要抓住电池边缘的上边缘和电池边缘，通过测量两者之间的间隔来判断边缘是否有偏移2、要抓住电池封边上的褶皱，确定包边是否完好
四、软件检测表明
智能视觉软件是基于Windows系统的图像处理软件，具有图形操作面板，包括各种图像处理功能，可以计算和叠加图像信息，达到理想的效果。
4.1检查包边距离
锂电池边缘检测受各种褶皱影响，局部反光效果不均匀，一般软件方法在检测距离时容易受到平面度和背景清洁度的影响。
4.2褶皱检验
由于褶皱检测特性相对边缘不够明显，干扰因素较多，视觉检测难度较大。然而，通过智能视觉软件的合理图像计算和叠加，可以得到所需的图像效果，甚至在特征不明显时也可以突出。
这里主要以锂电池为实验对象，结合智能视觉软件，实现锂电池边缘缺陷的视觉检测。通过模拟确定以中值滤波为核心的各种解决方案。对图像处理算法进行了深入研究，包括图像提取、中值滤波、二值化等步骤。然后通过边缘模板匹配的相似性值比较，检测锂电池边缘是否偏移，判断褶皱等问题。该方法也可用于检测其他行业缺陷的项目。
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