CN109324061B - 一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法 - Google Patents
一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109324061B CN109324061B CN201811182128.9A CN201811182128A CN109324061B CN 109324061 B CN109324061 B CN 109324061B CN 201811182128 A CN201811182128 A CN 201811182128A CN 109324061 B CN109324061 B CN 109324061B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- camera
- pole piece
- roi
- blob
- plane mirror
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 16
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 13
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 7
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 5
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 241001292396 Cirrhitidae Species 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 206010027146 Melanoderma Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000002775 capsule Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000003475 lamination Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000004753 textile Substances 0.000 description 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
- G01N21/8914—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the material examined
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
- G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
- G01N21/892—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles characterised by the flaw, defect or object feature examined
- G01N2021/8924—Dents; Relief flaws
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Textile Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法，包括第一相机、第二相机、平面镜和光源，平面镜倾斜对应极片的侧边，第一相机设置在平面镜的上方，第一相机通过平面镜可获取极片不与极片平行的毛刺，第二相机的镜头向下倾斜30度到45度角对应极片的侧边设置，第二相机可获取与极片平行的毛刺，光源设置在极片一侧，可为第一相机和第二相机提供光源。此外还涉及一种锂电池极片的毛刺检测方法，上述装置和方法，可快速获取极片图像进行毛刺检测分析，不但可获取到垂直于极片的毛刺，而且还可以获取到平行于极片的毛刺，从而解决了平行于极片的毛刺无法检测的问题，并且通过毛刺检测方法可快速判断出图像中毛刺的长度。
Description
技术领域
本发明涉及锂电池极片，尤其是一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法。
背景技术
锂电池是目前世界上应用最为广泛的消费电源与动力电源，锂电池制造业为了增强全球化竞争力，各工序机器精度要求越来越高，制造过程也日益智能化，以确保锂电池质量与性能。锂电池极片分切产生的毛刺，会在后续叠片或缠绕工艺穿透隔离膜而导致短路，造成电池发热及爆炸而危害使用者的人身安全。
现有技术中的毛刺检测机构在检测时，一般相机竖直设置，对应相机的下方设置有倾斜对应极片的平面镜，该平面镜在获取极片图像进行毛刺检测分析，平行于极片的毛刺将会在该相机中呈现为一个点，导致平行与极片的毛刺长度无法检测出来。
发明内容
本发明的目的是提供一种可检测出平行与极片的毛刺锂电池极片的毛刺检测装置和方法。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种锂电池极片的毛刺检测装置，包括第一相机、第二相机、平面镜和光源，所述平面镜倾斜对应极片的侧边，所述第一相机设置在平面镜的上方，且所述第一相机的镜头与平面镜相对应，所述第一相机通过平面镜可获取极片不与极片平行的毛刺，所述第二相机的镜头向下倾斜30度到45度角对应极片的侧边设置，所述第二相机可获取与极片平行的毛刺，所述光源设置在极片一侧，可为第一相机和第二相机提供光源。
一种锂电池极片的毛刺检测方法，包括以下步骤：步骤一、先设置好第一相机和第二相机的取图频率；
步骤二、该取图频率需要满足下述条件，
该条件为：取图频率*相机视场长度≥极片运动速率；
步骤三、第一相机和第二相机每取一张图片，由毛刺检测算法进行图像分析；
所述毛刺检测算法一的步骤包括如下：
(1)、首先将图片分成4个部分；
(2)、对每个部分的边缘进行拟合上下直线，设置ROI，每个部分有上下两个ROI(感性区域)；
(3)、针对每个ROI采用Blob算法，找到Blob后计算Blob中心点到上或下直线的距离，即为毛刺高度的一半。
所述毛刺检测算法二的步骤包括如下：
(1)、计算图片中极片边缘的平均厚度，找出最大的边距；
(2)、最大边距满足的条件为：最大边距>(平均厚度+预设阈值)；
(3)、在最大距离左右各取一部分点拟合上下直线，设置ROI，每个部分有上下两个ROI(感性区域)；
(4)、针对每个ROI采用Blob算法，找到Blob后计算Blob中心点到上ROI 5(或下ROI)的距离，即为毛刺高度的一半；
(5)、去掉直线部分的数据，找到剩余边缘的最大边距，重复(2)，(3)，(4)步骤。
本发明的有益效果为：
上述装置和方法，可快速获取极片图像进行毛刺检测分析，不但可获取到垂直于极片的毛刺，而且还可以获取到平行于极片的毛刺，从而解决了平行于极片的毛刺无法检测的问题，并且通过毛刺检测方法可快速判断出图像中毛刺的长度。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明的毛刺检测算法一的思路图；
图3是本发明的毛刺检测算法二的思路图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行进一步说明：
ROI(region ofinterest)，感兴趣区域。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，ROI。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。
Blob(Binary large object)是指从图像中获取的二值区域，一般来说，该二指区域是图像中的前景。在Halcon中，Blob是一个提取所得的region。Blob分析是指对该二值区域，进行面积、周长重心等特征的分析。
Blob(BlobAnalysis)是对图像中相同像素的连通域进行分析，该连通域称为Blob。Blob分析可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向，还可以提供相关斑点间的拓扑结构。
Blob翻译成中文，是“一滴”，“一抹”，“一团”，“弄脏”，“弄错”的意思。在计算机视觉中的Blob是指图像中的具有相似颜色、纹理等特征所组成的一块连通区域。显然，Blob其实就是将图像进行二值化，分割得到前景和背景，然后进行连通区域检测，从而得到Blob快的过程。简单来说，blob就是在一块“光滑”区域内，将出现“灰度突变”的小区域寻找出来。举例来说，假如现在有一块刚生产出来的玻璃，表面非常光滑，平整。如果这块玻璃上面没有瑕疵，那么，我们是检测不到“灰度突变”的；相反，如果在玻璃生产线上，由于种种原因，造成了玻璃上面有一个凸起的小泡、有一块黑斑、有一点裂缝那么，我们就能在这块玻璃上面检测到纹理，颜色发生突变的部分，而这些部分，就是生产过程中造成的瑕疵，而这个过程，就是blob。显然，纺织品的瑕疵检测，玻璃的瑕疵检测，机械零件表面缺陷检测，可乐瓶缺陷检测，药品胶囊缺陷检测等很多场合都会用到blob。
如图1所示的，一种锂电池极片的毛刺检测装置，包括第一相机1、第二相机2、平面镜3和光源4，所述平面镜3倾斜对应极片的侧边，所述第一相机1设置在平面镜3的上方，且所述第一相机1的镜头与平面镜3相对应，所述第一相机1通过平面镜可获取极片不与极片平行的毛刺，所述第二相机2的镜头向下倾斜30度到45度角对应极片的侧边设置，所述第二相机2可获取与极片平行的毛刺，所述光源4设置在极片一侧，可为第一相机1和第二相机2提供光源。
一种锂电池极片的毛刺检测方法，包括以下步骤：步骤一、先设置好第一相机和第二相机的取图频率；
步骤二、该取图频率需要满足下述条件，
该条件为：取图频率*相机视场长度≥极片运动速率；
步骤三、第一相机和第二相机每取一张图片，由毛刺检测算法进行图像分析；
如图2所示的，所述毛刺检测算法一的步骤包括如下：
(1)、首先将图片分成4个部分；
(2)、对每个部分的边缘进行拟合上下直线6，设置ROI 5，每个部分有上下两个ROI5(感性区域)；
(3)、针对每个ROI 5采用Blob算法，找到Blob后计算Blob中心点到上或下直线的距离，即为毛刺高度的一半。
如图3所示的，所述毛刺检测算法二的步骤包括如下：
(1)、计算图片中极片边缘的平均厚度，找出最大的边距；
(2)、最大边距满足的条件为：最大边距>(平均厚度+预设阈值)；
(3)、在最大距离左右各取一部分点拟合上下直线6，设置ROI 5，每个部分有上下两个ROI 5(感性区域)；
(4)、针对每个ROI 5采用Blob算法，找到Blob后计算Blob中心点到上ROI 5(或下ROI)的距离，即为毛刺高度的一半；
(5)、去掉直线部分的数据，找到剩余边缘的最大边距，重复(2)，(3)，(4)步骤。
上述装置和方法，可快速获取极片图像进行毛刺检测分析，不但可获取到垂直于极片的毛刺，而且还可以获取到平行于极片的毛刺，从而解决了平行于极片的毛刺无法检测的问题，并且通过毛刺检测方法可快速判断出图像中毛刺的长度。
以上所述并非对本发明的技术范围作任何限制，凡依据本发明技术实质对以上的实施例所作的任何修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (1)
1.一种锂电池极片的毛刺检测方法，其特征在于：其采用锂电池极片的毛刺检测装置进行检测，锂电池极片的毛刺检测装置包括第一相机、第二相机、平面镜和光源，所述平面镜倾斜对应极片的侧边，所述第一相机设置在平面镜的上方，且所述第一相机的镜头与平面镜相对应，所述第一相机通过平面镜可获取极片不与极片平行的毛刺，所述第二相机的镜头向下倾斜30度到45度角对应极片的侧边设置，所述第二相机可获取与极片平行的毛刺，所述光源设置在极片一侧，可为第一相机和第二相机提供光源；
锂电池极片的毛刺检测方法包括以下步骤：
步骤一、先设置好第一相机和第二相机的取图频率；
步骤二、该取图频率需要满足下述条件，
该条件为：取图频率*相机视场长度≥极片运动速率；
步骤三、第一相机和第二相机每取一张图片，由毛刺检测算法进行图像分析，所述毛刺检测算法的步骤包括如下：
(1)、首先将图片分成4个部分；
(2)、对每个部分的边缘进行拟合上下直线，设置ROI，每个部分有上下两个ROI感性区域；
(3)、针对每个ROI采用Blob算法，找到Blob后计算Blob中心点到上或下直线的距离，即为毛刺高度的一半，
所述毛刺检测算法的步骤包括如下：
(1)、计算图片中极片边缘的平均厚度，找出最大的边距；
(2)、最大边距满足的条件为：最大边距＞(平均厚度+预设阈值)；
(3)、在最大距离左右各取一部分点拟合上下直线，设ROI，每个部分有上下两个ROI感性区域；
(4)、针对每个ROI采用Blob算法，找到Blob后计算Blob中心点到上ROI或下ROI的距离，即为毛刺高度的一半；
(5)、去掉直线部分的数据，找到剩余边缘的最大边距，重复毛刺检测算法的(2)，(3)，(4)步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811182128.9A CN109324061B (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811182128.9A CN109324061B (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109324061A CN109324061A (zh) | 2019-02-12 |
| CN109324061B true CN109324061B (zh) | 2023-09-22 |
Family
ID=65261243
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811182128.9A Active CN109324061B (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109324061B (zh) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109754406B (zh) * | 2019-03-15 | 2020-11-10 | 苏州杰锐思智能科技股份有限公司 | 基于二维轮廓仪的锂电池极片毛刺检测装置及方法 |
| CN110706215A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-17 | 无锡先导智能装备股份有限公司 | 极片检测方法 |
| CN110658216A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-01-07 | 东旭集团有限公司 | 一种玻璃边缘检测装置及方法 |
| CN110987959A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-10 | 广州量子激光智能装备有限公司 | 一种在线毛刺检测方法 |
| CN110954554A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-03 | 广州量子激光智能装备有限公司 | 一种在线毛刺检测系统 |
| CN111650210B (zh) * | 2020-06-11 | 2021-10-22 | 深圳市信宇人科技股份有限公司 | 高速高精度锂离子电池极片的毛刺检测方法及检测系统 |
| CN113513991B (zh) * | 2021-04-15 | 2023-04-11 | 珠海博明视觉科技有限公司 | 一种电池极片毛刺高度检测方法及装置 |
| CN113313713B (zh) * | 2021-08-02 | 2021-10-29 | 南京帝感智能科技有限公司 | 一种用于锂电池极片毛刺在线检测方法及系统 |
Citations (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09218952A (ja) * | 1996-02-09 | 1997-08-19 | Hitachi Denshi Ltd | 加工面検査装置 |
| US5745593A (en) * | 1995-01-03 | 1998-04-28 | Semiconductor Technologies & Instruments, Inc. | Method and system for inspecting integrated circuit lead burrs |
| JP2001256479A (ja) * | 2000-03-10 | 2001-09-21 | Sekisui Chem Co Ltd | バリ検知方法及びバリ検知器並びにこのバリ検知器を備えた寸法検査装置 |
| CN102303018A (zh) * | 2011-04-29 | 2012-01-04 | 无锡众望四维科技有限公司 | 机器视觉系统对注射器钢针毛刺的自动检测方法 |
| CN202420442U (zh) * | 2011-11-18 | 2012-09-05 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 在线检测锂离子电池极片毛刺装置 |
| CN102735171A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-10-17 | 深圳市吉阳自动化科技有限公司 | 激光切割极片工艺效果的鉴别方法 |
| CN202824250U (zh) * | 2012-09-26 | 2013-03-27 | 万向电动汽车有限公司 | 一种电池极片的毛刺自动检测装置 |
| CN103091331A (zh) * | 2013-01-11 | 2013-05-08 | 华中科技大学 | 一种rfid天线毛刺和污点缺陷的视觉检测系统及方法 |
| JP2013113585A (ja) * | 2011-11-24 | 2013-06-10 | Toyota Motor Corp | 電極基材のスリット面における欠陥検出方法 |
| WO2013129098A1 (ja) * | 2012-03-01 | 2013-09-06 | 東レエンジニアリング株式会社 | 積層シート材料の端面を検査する装置 |
| JP2014185899A (ja) * | 2013-03-22 | 2014-10-02 | Toray Eng Co Ltd | 芯材バリの自動検出装置 |
| CN105466943A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-04-06 | 爱彼思（苏州）自动化科技有限公司 | 一种毛刺检测机构 |
| CN106204614A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-12-07 | 湘潭大学 | 一种基于机器视觉的工件外观缺陷检测方法 |
| CN106409711A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-02-15 | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 | 一种太阳能硅晶片缺陷检测系统及方法 |
| CN106826606A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-13 | 广西卓能新能源科技有限公司 | 一种极片毛刺的检测夹具和检测装置 |
| CN107883883A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-04-06 | 中国科学院自动化研究所（洛阳）机器人与智能装备创新研究院 | 一种锂电池极片毛刺的在线检测试验装置 |
| CN107941813A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-04-20 | 广东斯玛特自动化科技有限公司 | 锂电池极片分切毛刺检测装置 |
| CN207816852U (zh) * | 2018-03-01 | 2018-09-04 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 检测装置 |
| CN209247651U (zh) * | 2018-10-11 | 2019-08-13 | 广东斯玛特自动化科技有限公司 | 一种锂电池极片的毛刺检测装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE10103177A1 (de) * | 2001-01-22 | 2002-08-01 | Balluff Gmbh | Gratprüfungs-Sensorvorrichtung |
-
2018
- 2018-10-11 CN CN201811182128.9A patent/CN109324061B/zh active Active
Patent Citations (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5745593A (en) * | 1995-01-03 | 1998-04-28 | Semiconductor Technologies & Instruments, Inc. | Method and system for inspecting integrated circuit lead burrs |
| JPH09218952A (ja) * | 1996-02-09 | 1997-08-19 | Hitachi Denshi Ltd | 加工面検査装置 |
| JP2001256479A (ja) * | 2000-03-10 | 2001-09-21 | Sekisui Chem Co Ltd | バリ検知方法及びバリ検知器並びにこのバリ検知器を備えた寸法検査装置 |
| CN102303018A (zh) * | 2011-04-29 | 2012-01-04 | 无锡众望四维科技有限公司 | 机器视觉系统对注射器钢针毛刺的自动检测方法 |
| CN202420442U (zh) * | 2011-11-18 | 2012-09-05 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 在线检测锂离子电池极片毛刺装置 |
| JP2013113585A (ja) * | 2011-11-24 | 2013-06-10 | Toyota Motor Corp | 電極基材のスリット面における欠陥検出方法 |
| WO2013129098A1 (ja) * | 2012-03-01 | 2013-09-06 | 東レエンジニアリング株式会社 | 積層シート材料の端面を検査する装置 |
| CN102735171A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-10-17 | 深圳市吉阳自动化科技有限公司 | 激光切割极片工艺效果的鉴别方法 |
| CN202824250U (zh) * | 2012-09-26 | 2013-03-27 | 万向电动汽车有限公司 | 一种电池极片的毛刺自动检测装置 |
| CN103091331A (zh) * | 2013-01-11 | 2013-05-08 | 华中科技大学 | 一种rfid天线毛刺和污点缺陷的视觉检测系统及方法 |
| JP2014185899A (ja) * | 2013-03-22 | 2014-10-02 | Toray Eng Co Ltd | 芯材バリの自動検出装置 |
| CN105466943A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-04-06 | 爱彼思（苏州）自动化科技有限公司 | 一种毛刺检测机构 |
| CN106204614A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-12-07 | 湘潭大学 | 一种基于机器视觉的工件外观缺陷检测方法 |
| CN106409711A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-02-15 | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院 | 一种太阳能硅晶片缺陷检测系统及方法 |
| CN106826606A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-13 | 广西卓能新能源科技有限公司 | 一种极片毛刺的检测夹具和检测装置 |
| CN107941813A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-04-20 | 广东斯玛特自动化科技有限公司 | 锂电池极片分切毛刺检测装置 |
| CN107883883A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-04-06 | 中国科学院自动化研究所（洛阳）机器人与智能装备创新研究院 | 一种锂电池极片毛刺的在线检测试验装置 |
| CN207816852U (zh) * | 2018-03-01 | 2018-09-04 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 检测装置 |
| CN209247651U (zh) * | 2018-10-11 | 2019-08-13 | 广东斯玛特自动化科技有限公司 | 一种锂电池极片的毛刺检测装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109324061A (zh) | 2019-02-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109324061B (zh) | 一种锂电池极片的毛刺检测装置和方法 | |
| CN110992326B (zh) | 一种qfn芯片引脚图像快速倾斜校正方法 | |
| CN105044114B (zh) | 一种电解电容外观包装缺陷图像检测系统与方法 | |
| US7936926B2 (en) | Apparatus, method, and program for face feature point detection | |
| CN108986081B (zh) | 光伏组件玻璃裂纹检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2017067342A1 (zh) | 板卡位置检测方法及装置 | |
| CN105158258A (zh) | 一种基于计算机视觉的竹条表面缺陷检测方法 | |
| CN104537650B (zh) | 一种铝电解电容器的极性方向判定方法及装置 | |
| CN1932847A (zh) | 复杂背景下彩色图像人脸检测的方法 | |
| CN107014818B (zh) | 一种镭雕缺陷视觉检测系统及方法 | |
| CN107101598B (zh) | 一种压电陶瓷银片同心度质量自动检测方法和装置 | |
| CN113554582B (zh) | 电子设备盖板上功能孔的缺陷检测方法、装置以及系统 | |
| CN105158268A (zh) | 精冲零部件缺陷智能在线检测方法、系统及装置 | |
| CN102305798A (zh) | 基于机器视觉的玻璃缺陷的检测与分类方法 | |
| CN102136061A (zh) | 一种矩形石英晶片缺陷自动检测分类识别方法 | |
| CN111766245B (zh) | 一种基于机器视觉的纽扣电池负极壳缺陷检测方法 | |
| CN114998217A (zh) | 确定玻璃基板缺陷等级的方法、计算机设备及存储介质 | |
| CN103245676A (zh) | 光学镜片脏污检测方法 | |
| CN109724988A (zh) | 一种基于多模板匹配的pcb板缺陷定位方法 | |
| CN105654531B (zh) | 一种图像轮廓的绘制方法及装置 | |
| CN209247651U (zh) | 一种锂电池极片的毛刺检测装置 | |
| CN107507130A (zh) | 一种快速的qfn芯片引脚图像获取与放大方法 | |
| CN113706468A (zh) | 基于bp神经网络的玻璃缺陷检测方法 | |
| CN109934817B (zh) | 一种果体外部轮廓畸形检测方法 | |
| CN111507961A (zh) | 缺陷判断训练方法及其的系统及缺陷判断方法及其的系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: Room 614, Unit 1, Building 1, Tian'an Digital City, No. 1, Huangjin Road, Nancheng Street, Dongguan, Guangdong 523000 Patentee after: Guangdong Del Smart Technology Co.,Ltd. Address before: 523000, 1 of Golden Road, Nancheng street, Dongguan, Guangdong, 614 of A1, Tianan Digital City, Dongguan. Patentee before: GUANGDONG DEER SMART FACTORY TECHNOLOGY CO.,LTD. |
|
| CP03 | Change of name, title or address |