CN107941805A - 电芯质量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种电芯质量检测方法，包括以下步骤：步骤S1，采集预设区域的电芯图像；步骤S2，对采集的图像进行预处理，然后检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置，根据检测到的相对位置，计算电芯阴极极耳与阳极极耳的极耳间距，以及极耳到电芯侧边缘的距离，并分别与相应的预设上下限参数值进行比较，并做出判断，得到电芯质量的检测结果；步骤S3，根据电芯检测结果，对检测完毕的电芯进行分类处理。本发明能够对电芯卷绕的工艺品质进行实时检测，以此来提高电芯在生产过程中的产品质量，并降低了人工检测的成本。
Description
技术领域
本发明涉及锂电池生产技术领域，尤其是一种锂电池电芯的质量检测方法。
背景技术
在锂电池生产过程中，锂电池电芯卷绕是其中的关键环节，电芯的工艺品质直接影响到锂电池最终的产品质量。所以，对电芯工艺的检测就尤为重要，而电芯极耳之间的距离是其中一个指标性数据。在现有系统里，对电芯卷绕工艺的检测主要集中于电芯卷绕阶段，仅限于检测电芯阴极、阳极和隔膜之间的距离；因为日常巨大生产量，人工检测每一个电芯的极耳间距又不现实。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种电芯质量检测方法，应用于电芯卷绕完毕以后，采用CCD检测系统对电芯卷绕的工艺品质进行检测，通过对电芯极耳位置的测量，对电芯卷绕工艺进行判断，并反馈给工控机做出相应处理，以此来提高电芯在生产过程中的产品质量。本发明采用的技术方案是：
一种电芯质量检测方法，包括以下步骤：
步骤S1，采集预设区域的电芯图像；
步骤S2，对采集的图像进行预处理，然后检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置，根据检测到的相对位置，计算电芯阴极极耳与阳极极耳的极耳间距，以及极耳到电芯侧边缘的距离，并分别与相应的预设上下限参数值进行比较，并做出判断，得到电芯质量的检测结果。
进一步地，步骤S2之后，还包括：
步骤S3，根据电芯检测结果，对检测完毕的电芯进行分类处理。
进一步地，步骤S1中，采集电芯图像时，对待检测的电芯进行压紧。
进一步地，步骤S1中，预设区域背景为浅色或白色。
进一步地，步骤S2中对采集的图像进行预处理，具体包括：
步骤S2011，把采集的图像转化为灰度图；
步骤S2012，对感兴趣区域中灰度值梯度极值点进行拟合，以矫正图像的水平位置；具体包括：
首先，在一个感兴趣区域内，按照自上而下或自下而上的纵向方向，根据像素点灰度值，计算像素点灰度值的梯度，取每一列中像素点灰度值梯度的极值点，拟合出一条由灰度值梯度极值点所确定的直线；为了计算得到这组灰度值梯度极值点，需要对灰度图上感兴趣区域进行卷积处理，R1*Gy；Gy为卷积内核，R1表示感兴趣区域像素点灰度值；
卷积处理后，得到每一列像素点灰度值的梯度值，取每一列中灰度值梯度极值点；
由这组灰度值梯度极值点拟合的直线作为整个图像的基准线，计算这条基准线的斜率，求得图像的旋转角度，对采集图像对应的灰度图进行矫正处理。
更进一步地，
步骤S2011之后，步骤S2012之前，还进行：降低灰度图的亮度；
或者，在步骤S2012之后，进行：降低灰度图的亮度。
更进一步地，
所述降低灰度图的亮度具体包括：灰度图进行归一化，使得计算的像素点灰度值在[0,1]区间内；然后通过反向非线性叠加的方法，减少灰度图中每一个像素点的灰度值，降低图像的亮度；最后对图像进行复原，把每个像素点的灰度值映射到[0,255]的区间内。
进一步地，感兴趣区域取电芯上边缘与图像背景相接的一片区域。
进一步地，步骤S2012中，通过仿射变换对灰度图进行旋转，以矫正灰度图。
进一步地，所述检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置，具体如下：
对经过预处理的灰度图进行检测，通过计算像素点的灰度值的差值，根据灰度值差值的极大值和极小值确定电芯阳极极耳边缘、阴极极耳边缘和电芯边缘的位置。
进一步地，阴极极耳与阳极极耳的极耳间距D1、阴极极耳到电芯侧边缘的距离D2、阳极极耳到电芯侧边缘的距离D3；分别通过下式计算：
D1＝︱s2-s1︱，D2＝︱s1-s3︱，D3＝︱s2-s3︱；s1为阴极极耳一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离，s2为阳极极耳一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离，s3为电芯一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离。
本发明的优点在于：
(1)通过CCD检测系统，实时对通过锂电池卷绕机下料处的每一个完整电芯进行检测；检测电芯极耳之间的距离，以及极耳到电芯边缘的距离，来判断电芯的卷绕工艺，并将相关结果反馈给工控机；这样既保证了电芯卷绕工艺品质的同时，又降低了人工检测的成本。
(2)在检测过程中，通过对特定区域里像素点灰度值梯度极值点的拟合，矫正采集到的图像的水平位置，极大的降低了因为机械夹爪的拨动或机械臂压紧而带来的检测偏差，从而提高整个系统的检测精度。
附图说明
图1为本发明的检测方法流程图。
图2为本发明的矫正图像水平位置示意图。
图3为本发明的矫正前和校正后的图像对比示意图。
图4a和图4b为本发明的计算极耳间距以及极耳到电芯侧边缘的距离示意图。
具体实施方式
下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
本发明提出一种电芯质量检测方法，在锂电池卷绕机的下料处加入一个CCD检测系统，检测电芯极耳间距以及极耳与电芯边缘的距离；并对结果进行分析，将判断结果发送给锂电池卷绕机工控机，由工控机对检测异常的电芯进行相应处理，以此来提高锂电池工艺品质。
如图1所示，本发明通过以下具体步骤实现：
步骤S1，通过一组机械操作，把卷绕完毕的电芯传输到图像采集的预设区域；电芯在预设区域横向放置；通过CCD单元采集电芯图像；图像采集的预设区域背景为白色或浅色，以便与电芯和极耳的颜色形成较强色差；电芯和电芯上的极耳颜色较深，通常是深灰色，深褐色或黑色等；
具体地，对于一个卷绕完毕的电芯，需要通过一组机械操作，将电芯从卷针处传递到下料处CCD检测系统图像采集的预设区域；为了保证图像采集的效果，这个区域位置会被预先设定，确保在CCD单元采集的图像中，电芯的极耳处于理想的位置，每一个感兴趣的区域都相对固定；当控制系统发出信号，伺服驱动器控制一个机械臂会对待检测的电芯进行压紧处理，进一步固定待检测电芯的位置，同时确保CCD检测系统采集图像时，电芯状态的相对稳定；
步骤S2，对采集的图像进行预处理，然后检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置，根据检测到的相对位置，计算电芯阳极极耳与阴极极耳的极耳间距，以及极耳到电芯侧边缘的距离，并分别与相应的预设上下限参数值进行比较，并做出判断，得到电芯质量的检测结果；
步骤S201，对采集的图像预处理，具体包括：
步骤S2011，把采集的图像转化为灰度图；
步骤S2012，对感兴趣区域中(图2中的ROI1)灰度值梯度极小值点进行拟合，以矫正图像的水平位置；感兴趣区域取电芯上边缘与图像背景相接的一片区域；
首先，在一个感兴趣区域内，按照一个固定的自上而下的纵向方向，根据像素点灰度值，计算像素点灰度值的梯度，取每一列中像素点灰度值梯度的极小值点，拟合出一条由灰度值梯度极小值点所确定的直线；为了计算得到这组极小值点，需要对灰度图上感兴趣区域ROI1进行卷积处理，R1*Gy；Gy为卷积内核，R1表示感兴趣区域像素点灰度值；当卷积内核大小为3时，
卷积处理后，得到每一列像素点灰度值的梯度值，取每一列中灰度值梯度极小值点；
由这组灰度值梯度极小值点拟合的直线作为整个图像的基准线，计算这条基准线的斜率，求得图像的旋转角度，对采集图像对应的灰度图进行矫正处理；
另一种方式是，此步骤中，在一个感兴趣区域内，如果按照固定的自下而上的纵向方向，计算像素点灰度值的梯度值，则取每一列中像素点灰度值梯度的极大值点，拟合出一条由灰度值梯度极大值点所确定的直线；
在该直线上取任意两个点(x1，y1)，(x2，y2)，由这两个点计算拟合直线的斜率k，通过斜率计算拟合直线与x轴的夹角α，α＝arctan(k)；最后将CCD检测系统采集的图像对应的灰度图整体旋转α度，确保检测系统在计算电芯位置的时候，电芯不存在倾斜的情况；图像旋转时，以原图像的中心为旋转中心，通过仿射变换对灰度图进行旋转 为旋转前灰度图的点，为旋转后灰度图的点，这样可以极大的降低了因为机械臂的推送或压紧而带来的偏差，也便于电芯相关数据的采集和计算，从而提高整个检测系统的检测精度。
矫正前和矫正后的图像对比，参见图3。
步骤S2013，降低上一步矫正后灰度图的亮度；
因为电芯较厚，所以电芯的边缘很容易因为外界光照的影响，使得检测系统不能准确的检测到电芯的边缘；所以，在对采集的电芯图像进行检测之前，需要降低图像的亮度；首先要对步骤S2012得到的灰度图进行归一化，使得计算的像素点灰度值在[0,1]区间内，然后通过反向非线性叠加的方法，减少灰度图中每一个像素点的灰度值，降低图像的亮度，T'(x)＝(1-((1-I'(x))+I'(x)·(1-I'(x))))＝I'(x)2；最后对图像进行复原，把每个像素点的灰度值映射到[0,255]的区间内，T(x)＝T'(x)·255；如果一次效果不好，算法可以多次迭代。
在其它的实施例中，也可以在步骤S2011之后，步骤S2012之前降低灰度图的亮度；
步骤S202，检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置；
具体地，对经过预处理的灰度图进行检测，通过计算像素点的灰度值的差值，根据灰度值差值的极大值和极小值确定电芯阳极极耳边缘、阴极极耳边缘，和电芯边缘的位置；
灰度图中，背景色与极耳或电芯交接处，灰度值差值为最大值或最小值；
步骤S203，计算电芯阳极极耳与阴极极耳的极耳间距，以及极耳到电芯边缘的距离，并分别与相应的预设值进行比较；
如图4a或图4b所示，分别计算出阴极极耳与阳极极耳的极耳间距D1、阴极极耳到电芯侧边缘的距离D2、阳极极耳到电芯侧边缘的距离D3；
D1＝︱s2-s1︱，D2＝︱s1-s3︱，D3＝︱s2-s3︱；s1为阴极极耳一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离，s2为阳极极耳一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离，s3为电芯一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离。
将D1、D2、D3与预先设定好的相应的上下限参数进行对比，检测系统会对电芯的卷绕质量进行判断，最后把判断的检测结果发送给锂电池卷绕机的工控机。
步骤S3，锂电池卷绕机的工控机接收CCD检测系统发来的检测结果，以此为依据对检测完毕的电芯进行处理；
如果CCD检测系统计算的极耳间距，以及极耳到电芯侧边缘的距离都在允许的范围内，则工控机接收到的结果是“ok”，那么检测过的电芯将被送到传输带上，进入锂电池生产的后续环节；如果极耳间距或者极耳到电芯侧边缘的距离超出了预先设定的上下限范围，则工控机接收到的结果是“NG”，代表检测未通过，则检测过的电芯将被异常电芯处理系统自动回收；系统控制下料位的一个吸盘，将该有异常的电芯回收到专门的容器中，便于人工复检或者后续产品工艺的改良。通过这样的一组操作，可以极大的避免锂电池残次品的出现，提高整个生产线的工艺水平和良品率。
Claims (11)
1.一种电芯质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，采集预设区域的电芯图像；
步骤S2，对采集的图像进行预处理，然后检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置，根据检测到的相对位置，计算电芯阴极极耳与阳极极耳的极耳间距，以及极耳到电芯侧边缘的距离，并分别与相应的预设上下限参数值进行比较，并做出判断，得到电芯质量的检测结果。
2.如权利要求1所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
步骤S2之后，还包括：
步骤S3，根据电芯检测结果，对检测完毕的电芯进行分类处理。
3.如权利要求1所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
步骤S1中，采集电芯图像时，对待检测的电芯进行压紧。
4.如权利要求1所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
步骤S1中，预设区域背景为浅色或白色。
5.如权利要求1所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
步骤S2中对采集的图像进行预处理，具体包括：
步骤S2011，把采集的图像转化为灰度图；
步骤S2012，对感兴趣区域中灰度值梯度极值点进行拟合，以矫正图像的水平位置；具体包括：
首先，在一个感兴趣区域内，按照自上而下或自下而上的纵向方向，根据像素点灰度值，计算像素点灰度值的梯度，取每一列中像素点灰度值梯度的极值点，拟合出一条由灰度值梯度极值点所确定的直线；为了计算得到这组灰度值梯度极值点，需要对灰度图上感兴趣区域进行卷积处理，R1*Gy；Gy为卷积内核，R1表示感兴趣区域像素点灰度值；
卷积处理后，得到每一列像素点灰度值的梯度值，取每一列中灰度值梯度极值点；
由这组灰度值梯度极值点拟合的直线作为整个图像的基准线，计算这条基准线的斜率，求得图像的旋转角度，对采集图像对应的灰度图进行矫正处理。
6.如权利要求5所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
步骤S2011之后，步骤S2012之前，还进行：降低灰度图的亮度；
或者，在步骤S2012之后，进行：降低灰度图的亮度。
7.如权利要求6所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
所述降低灰度图的亮度具体包括：灰度图进行归一化，使得计算的像素点灰度值在[0,1]区间内；然后通过反向非线性叠加的方法，减少灰度图中每一个像素点的灰度值，降低图像的亮度；最后对图像进行复原，把每个像素点的灰度值映射到[0,255]的区间内。
8.如权利要求5所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
感兴趣区域取电芯上边缘与图像背景相接的一片区域。
9.如权利要求5所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
步骤S2012中，通过仿射变换对灰度图进行旋转，以矫正灰度图。
10.如权利要求1所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
所述检测电芯阳极极耳、阴极极耳和电芯边缘的位置，具体如下：
对经过预处理的灰度图进行检测，通过计算像素点的灰度值的差值，根据灰度值差值的极大值和极小值确定电芯阳极极耳边缘、阴极极耳边缘和电芯边缘的位置。
11.如权利要求1所述的电芯质量检测方法，其特征在于，
阴极极耳与阳极极耳的极耳间距D1、阴极极耳到电芯侧边缘的距离D2、阳极极耳到电芯侧边缘的距离D3；分别通过下式计算：
D1＝︱s2-s1︱，D2＝︱s1-s3︱，D3＝︱s2-s3︱；s1为阴极极耳一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离，s2为阳极极耳一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离，s3为电芯一侧边缘到图像相应侧一垂直参考线的距离。
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