基于机器视觉的锂电池电极片表面缺陷检测的应用

　　关键词：锂电池边角检测、锂电池极片检测、机器视觉检测、机器视觉表面缺陷检测、锂电池表面缺陷检测、锂电池表面检测、机器视觉检测解决方案

　　描述：锂电池封边检测时,受到各种褶皱影响局部反光效果不均匀,因此普通软件方法检测距离时容易受到平整度和背景整洁度的影响。通过智能视觉软件各种图像算法叠加可将表面瑕疵进行检测识别，并对表面瑕疵检测进行剔除。

　　背景技术：

　　1、极片是锂电池的重要组成部分，其会直接影响到电池的安全性能、化学性能和寿命。因此通过检测极片的锂电池边缘毛刺缺陷来降低锂电池产品的不良率，并及时的做出调整，降低产品不良率，从而减少经济上的损失。而基于机器视觉的缺陷检测技术具有工作时间长，不受外界因素和主观因素的影响等优点。因此对基于机器视觉的缺陷检测技术的研究具有极其重要的现实意义。

　　2、锂电池边缘会存在很多毛刺干扰点，毛刺干扰点产生主要是由于锂电池极片在高温高湿环境下，电解液中的水分可能会引起电解质的分解和反应，导致极片的腐蚀，进而会产生许多毛刺干扰点即极片腐蚀造成的腐蚀瑕疵点，现有的降噪技术无法对锂电池边缘进行很好的降噪处理，导致锂电池边缘毛刺不能被很好的分辨出来，从而影响电池的安全性能、化学性能和寿命，导致经济损失，因此需要研究一种能够将锂电池边缘毛刺能够很好分辨的滤波降噪方法，使得图像中锂电池边缘毛刺能够更加清晰的显示。

　　锂电池表面缺陷检测流程：

　　这里主要以锂电池进行作为实验对象，结合智能视觉软件，完成对锂电池封边缺陷检测。通过仿真确定以中值滤波为基础的各种解决方法。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。最后通过边缘模板匹配的相似度值对比，检测到锂电池的封边是否偏移、判断褶皱等问题。该方法还可用于其他行业对缺陷进行检测的项目中。

　　如果您对锂电池表面缺陷检测感兴趣欢迎来电咨询。