CN113588562A - 应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法 - Google Patents

应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113588562A
CN113588562A CN202111162378.8A CN202111162378A CN113588562A CN 113588562 A CN113588562 A CN 113588562A CN 202111162378 A CN202111162378 A CN 202111162378A CN 113588562 A CN113588562 A CN 113588562A
Authority
CN
China
Prior art keywords
lithium battery
appearance
mechanical arm
defect
axis mechanical
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.)
Pending
Application number
CN202111162378.8A
Other languages
English (en)
Inventor
不公告发明人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gaoshi Technology Suzhou Co ltd
Original Assignee
Gaoshi Technology Suzhou Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gaoshi Technology Suzhou Co ltd filed Critical Gaoshi Technology Suzhou Co ltd
Priority to CN202111162378.8A priority Critical patent/CN113588562A/zh
Publication of CN113588562A publication Critical patent/CN113588562A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806Specially adapted optical and illumination features
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10544Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum
    • G06K7/10821Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum further details of bar or optical code scanning devices
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854Grading and classifying of flaws
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本申请是关于一种应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法。该方法包括:获取待测锂电池的条码信息及定位信息;根据定位信息控制多轴机械臂将待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内;按照关节旋转策略控制多轴机械臂执行关节旋转指令;关节旋转策略包括:N个关节旋转指令,N为大于4的整数;按照图像采集策略控制图像采集器执行图像采集指令,得到外观检测图像集;图像采集策略包括:N个图像采集指令;关节旋转指令的发送间隔与图像采集指令的发送间隔相匹配;基于外观检测图像集得到待测锂电池的外观缺陷类型。本申请提供的方案,能够实现高效、低成本的锂电池外观检测。

Description

应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法
技术领域
本申请涉及图像检测技术领域,尤其涉及应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法。
背景技术
随着工业化水平的提高,锂电池制造工艺的不断成熟,用设备代替人工对锂电池各个工段的生产或检测已经成为一种重要的趋势,而行业中对结构紧凑、维修简单、操作简单且换型简单的检测装置的诉求也越来越普遍和强烈。
相关技术中,存在一种双转盘式锂电池外观检测装置,该装置通过多个转盘相互配合转动,使得锂电池在装置内移动到不同的检测工位,每个检测工位对锂电池的不同位置进行图像采集,从而实现对锂电池的外观检测。基于上述装置进行锂电池的外观检测时,需要通过控制转盘转动带动锂电池传输至不同的检测工位上,利用该检测工位上的检测设备对锂电池的特定表面进行图像采集。
上述方案存在以下缺陷:
1、每个检测工位上均需要设置一套包括相机和光源发射器在内的检测设备,检测成本高;
2、为了采集锂电池不同角度的图像,需要将锂电池在各个工位间传输,耗费检测时长。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本申请提供一种应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,能够实现高效、低成本的锂电池外观检测。
本申请第一方面提供一种应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,包括:
获取待测锂电池的条码信息及定位信息;
根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内;
按照关节旋转策略控制所述多轴机械臂执行关节旋转指令;所述关节旋转策略包括:N个所述关节旋转指令,所述N为大于4的整数;
按照图像采集策略控制所述图像采集器执行图像采集指令,得到外观检测图像集;所述图像采集策略包括:N个所述图像采集指令;所述关节旋转指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配;
基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型。
在一种实施方式中,所述根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内之后,包括:
按照光源切换策略控制光源发射器执行打光指令;所述光源切换策略包括:N个所述打光指令;所述打光指令为指示不同的光源发射器开启的指令;所述打光指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配。
在一种实施方式中,所述基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型,包括:
基于所述外观检测图像集进行特征提取,得到类缺陷特征图;
调用外观缺陷检测模型对所述类缺陷特征图进行检测,得到外观缺陷类型。
在一种实施方式中,所述调用外观缺陷检测模型对所述类缺陷特征图进行检测,得到外观缺陷类型,包括:
基于当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征是否匹配,若否,则将切换当前外观缺陷检测模型后,重新执行基于当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征是否匹配,直至当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征匹配;
若是,则计算得到所述缺陷特征的尺寸参数,并判断所述尺寸参数是否大于或等于缺陷尺寸阈值,若是,则判定所述外观缺陷类型为当前外观缺陷检测模型对应缺陷;
若否,则判定所述外观缺陷类型为无缺陷。
在一种实施方式中,所述基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型之后,包括:
将所述外观缺陷类型与所述条码信息相关联。
在一种实施方式中,所述将所述外观缺陷类型与所述条码信息相关联之后,包括:
获取扫码机构识别的待测锂电池的条码信息;
基于所述条码信息生成分料指令;
基于所述分料指令控制分料机构将所述待测锂电池移动至对应的分料盒。
在一种实施方式中,所述基于所述条码信息生成分料指令,包括:
根据所述条码信息调取所述待测锂电池的外观缺陷类型;
基于所述外观缺陷类型生成所述分料指令;所述分料指令包括:良品分料指令和不良品分料指令。
在一种实施方式中,所述获取待测锂电池的定位信息,包括:
获取所述待测锂电池的定位图像;
根据所述定位图像与定位模板,计算得到横向偏差、纵向偏差和偏移角;
基于所述横向偏差、所述纵向偏差和所述偏移角对所述定位模板的模板坐标信息进行修正,得到所述定位信息。
在一种实施方式中,所述根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内,包括:
基于所述定位信息和所述多轴机械臂的起始坐标信息,得到所述多轴机械臂的移动路径;
控制所述多轴机械臂按照所述移动路径抓取所述待测锂电池进行移动。
在一种实施方式中,所述获取待测锂电池的定位信息,包括:
获取定位机构的锂电池定位信号;
所述根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内,包括:
根据所述锂电池定位信号判断所述待测锂电池是否位于所述多轴机械臂的预设抓取定点,若是,则控制所述多轴机械臂按照预设抓取策略对所述待测锂电池进行抓取和移动;
若否,则重新获取定位机构的锂电池定位信号,直至所述待测锂电池位于所述多轴机械臂的预设抓取定点。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本申请基于待测锂电池的定位信息,利用多轴机械臂将待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内,由于关节旋转指令的发送间隔与图像采集指令的发送间隔相匹配,因此,在多轴机械臂按照关节旋转策略执行关节旋转指令时,图像采集器以相应的动作节拍执行图像采集指令,使得多轴机械臂每对待测锂电池进行一次旋转时,即待测锂电池朝向图像采集器的表面每发生一次变化时,图像采集器就相应地进行一次图像采集,从而得到待测锂电池不同角度的检测图像,进而得到外观检测图像集。该过程只需控制多轴机械臂的关节进行旋转,相较于平移,旋转动作的路径更短,因此,改变待测锂电池位姿所需耗费的时间也更少,且旋转所需空间也更小;通过图像采集器与多轴机械臂关节旋转之间的配合,在一个检测工位上即可得到待测锂电池多角度的检测图像,无需设置多个工位,也无需使用多个图像采集器,降低了锂电池外观检测的设备成本,进而实现了高效、低成本的锂电池外观检测。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。
附图说明
通过结合附图对本申请示例性实施方式进行更详细的描述,本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本申请示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本申请实施例示出的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法的流程示意图;
图2是本申请实施例示出的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法的另一流程示意图;
图3是本申请实施例示出的锂电池外观检测方法的流程示意图;
图4是本申请实施例示出的锂电池分类方法的流程示意图;
图5是本申请实施例示出的待测锂电池的定位方法的流程示意图;
图6是本申请实施例示出的待测锂电池的定位方法的另一流程示意图;
图7是本申请实施例示出的应用多轴机械臂的锂电池外观检测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的优选实施方式。虽然附图中显示了本申请的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反,提供这些实施方式是为了使本申请更加透彻和完整,并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解,尽管在本申请可能采用术语“第一”、“第二”、“第三”等来描述各种信息,但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如,在不脱离本申请范围的情况下,第一信息也可以被称为第二信息,类似地,第二信息也可以被称为第一信息。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
实施例一
双转盘式锂电池外观检测装置,该装置通过多个转盘相互配合转动,使得锂电池在装置内移动到不同的检测工位,每个检测工位对锂电池的不同位置进行图像采集,从而实现对锂电池的外观检测。但该锂电池外观检测装置的每个检测工位上均需要设置一套包括相机和光源发射器在内的检测设备,检测成本高;并且为了采集锂电池不同角度的图像,需要将锂电池在各个工位间传输,耗费检测时长。
针对上述问题,本申请实施例提供一种应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,能够实现高效、低成本的锂电池外观检测。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图1是本申请实施例示出的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法的流程示意图。
参见图1,所述应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,包括:
101、获取待测锂电池的条码信息及定位信息;
在本申请实施例中,所述待测锂电池的条码信息可以由扫码机构扫描获得,在实际应用过程中,扫码机构可以为摄像头或RFID扫描探头。
需要说明的是,实际应用过程中可以采用多种扫码机构通过多种扫码方式进行条码信息的获取,即上述对于条码信息的获取过程不构成对本申请的唯一限定。
102、根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内;
在本申请实施例中,定位信息包括:待测锂电池的坐标信息;控制器根据定位信息控制多轴机械臂移动到该坐标信息对应的位置,对待测锂电池进行抓取;进一步地,定位信息还可以包括:待测锂电池的姿态信息;根据该姿态信息,控制器控制多轴机械臂抓取该待测锂电池表面的特定位置,以防止抓取位置为折角,导致抓取出错。
需要说明的是,上述对于定位信息的描述仅是本申请实施例给出的一种示例,不构成对本申请的唯一限定。
103、按照关节旋转策略控制所述多轴机械臂执行关节旋转指令;
所述关节旋转策略包括:N个所述关节旋转指令,所述N为大于4的整数。
在本申请实施例中,所述关节旋转策略为预先存储在存储器中的用于控制多轴机械臂的关节移动的指令集合。多轴机械臂抓取待测锂电池并将其移动到图像采集器的拍摄范围内后,控制器接收到多轴机械臂完成抓取动作的信号,即从存储器中调用关节旋转策略,并依据该关节旋转策略中的指令顺序向多轴机械臂发送关节旋转指令,多轴机械臂基于关节旋转指令旋转相应的关节,使得待测锂电池发生旋转,令待测锂电池的不同位置表面朝向图像采集器,从而图像采集器能够采集到待测锂电池不同角度的检测图像。
需要说明的是,本申请对于关节旋转策略中的关节旋转指令的指令顺序并没有严格的限定,在实际应用中,可以依据实际情况对关节旋转策略进行调整,例如,在实际检测过程中,可以采用第一关节旋转策略,该第一关节旋转策略包括:R轴顺时针旋转90°指令、R轴顺时针旋转90°指令、R轴顺时针旋转90°指令和B轴逆时针摆动90°指令;或采用第二关节旋转策略,该关节旋转策略包括:B轴逆时针摆动90°指令、B轴逆时针摆动90°指令、B轴逆时针摆动90°指令、R轴逆时针旋转90°指令和R轴逆时针摆动45°指令。
需要说明的是,上述对于关节旋转策略的描述仅是为了便于技术人员理解本申请所给出的示例,不构成对本申请的限定。
104、按照图像采集策略控制所述图像采集器执行图像采集指令,得到外观检测图像集;
所述图像采集策略包括:N个所述图像采集指令;所述关节旋转指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配。
在本申请实施例中,为了采集到待测锂电池不同角度的检测图像,通过多轴机械臂的关节旋转,使待测锂电池呈现不同位姿,当待测锂电池的位姿发生变化时,图像采集器需至少进行一次拍摄,从而获取到当前位姿下的待测锂电池的检测图像,因此,需根据关节旋转策略中的关节旋转指令的切换节拍控制图像采集器的采集节拍,即,按照图像采集策略控制所述图像采集器执行图像采集指令,其中,图像采集指令的发送间隔与关节旋转指令的发送间隔相匹配。
进一步地,在本申请实施例中,多轴机械臂将待测锂电池抓取移动至图像采集器的拍摄范围内后,图像采集器即可对待测锂电池完成一次图像采集。之后,多轴机械臂每旋转待测锂电池一次,即待测锂电池朝向图像采集器的表面每发生一次变化,图像采集器就相应地进行一次图像采集,从而得到待测锂电池不同角度的检测图像,进而得到外观检测图像集。
在本申请实施例中,控制器每接收到多轴机械臂完成关节旋转指令的信号,即向图像采集器发送图像采集指令,图像采集器基于图像采集指令进行拍摄。
105、基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型。
在本申请实施例中,可以通过深度学习建立外观缺陷检测模型对外观检测图像集进行图像检测,得到外观检测结果,即外观缺陷类型;或利用神经网络对外观检测图像集进行分类,得到该外观检测图像集对应的分类结果,即外观缺陷类型。在实际应用中,还可以采用其他的图像检测方法对外观检测图像集进行处理,得到待测锂电池的外观缺陷类型,此处不作限定。
在本申请实施例中,所述外观缺陷类型包括但不限于:无缺陷、划痕、颗粒、凹点和破损。进一步地,还可以按照该外观缺陷类型对锂电池工作性能的影响对其进行缺陷程度的区分,例如,将划痕和颗粒划分为轻微缺陷,凹点和破损划分为严重缺陷。
需要说明的是,上述对于外观缺陷类型的描述仅是本申请实施例中给出的一种示例,不构成对本申请的限定。
本申请实施例基于待测锂电池的定位信息,利用多轴机械臂将待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内,由于关节旋转指令的发送间隔与图像采集指令的发送间隔相匹配,因此,在多轴机械臂按照关节旋转策略执行关节旋转指令时,图像采集器以相应的动作节拍执行图像采集指令,使得多轴机械臂每对待测锂电池进行一次旋转时,即待测锂电池朝向图像采集器的表面每发生一次变化时,图像采集器就相应地进行一次图像采集,从而得到待测锂电池不同角度的检测图像,进而得到外观检测图像集。该过程只需控制多轴机械臂的关节进行旋转,相较于平移,旋转动作的路径更短,因此,改变待测锂电池位姿所需耗费的时间也更少,且旋转所需空间也更小;通过图像采集器与多轴机械臂关节旋转之间的配合,在一个检测工位上即可得到待测锂电池多角度的检测图像,无需设置多个工位,也无需使用多个图像采集器,降低了锂电池外观检测的设备成本,进而实现了高效、低成本的锂电池外观检测。
实施例二
由于锂电池不同位置表面的形态不同,为了保证外观检测图像的质量,常常需要设定不同角度的外观检测图像的光线条件,以使得图像采集时的光线条件与待检测表面相匹配。本申请实施例在上述实施例一的基础上,对锂电池外观检测方法进行了进一步的改进,提升了外观检测图像集的质量。
图2是本申请实施例示出的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法的另一流程示意图。
所述应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,包括:
201、获取待测锂电池的条码信息及定位信息;
在本申请实施例中,步骤201与实施例一的步骤101内容一致,此处不再赘述。
202、根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内;
在本申请实施例中,步骤202与实施例一的步骤102内容一致,此处不再赘述。
203、按照关节旋转策略控制所述多轴机械臂执行关节旋转指令;
所述关节旋转策略包括:N个所述关节旋转指令,所述N为大于4的整数。
在本申请实施例中,步骤203与实施例一的步骤103内容一致,此处不再赘述。
204、按照光源切换策略控制光源发射器执行打光指令;
所述光源切换策略包括:N个所述打光指令;所述打光指令为指示不同的光源发射器开启的指令;所述打光指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配。
在本申请实施例中,光源切换策略预先存储在存储器中,且与关节旋转策略一一对应,在实际应用过程中,根据锂电池外观检测过程中选用的关节旋转策略调用相应的光源切换策略,从而实现在特定光源照射下对对应角度的待测锂电池进行拍摄,得到相应角度的检测图像。
在本申请实施例中,光源发射器可以为多种形式光源发射器的组合,例如,条形光源发射器、环形光源发射器和面光源发射器。对待测锂电池进行图像采集时,根据选用的关节旋转策略采用对应的光源切换策略,从而使得多轴机械臂每旋转待测锂电池一次,使其特定的位置表面朝向图像采集器时,控制器根据光源切换策略中的打光指令开启对应的光源发射器,从而提供与该角度下的检测图像相匹配的光源照射。
在实际应用中,当多轴机械臂基于第一关节旋转指令旋转待测锂电池至其长侧边朝向图像采集器时,控制器发出第一打光指令控制4个第二条形光源发射器开启;当多轴机械臂基于第二关节旋转指令旋转待测锂电池至其尾部主体朝向图像采集器时,控制器发出第二打光指令控制4个第一面光源发射器开启;当多轴机械臂基于第三关节旋转指令旋转待测锂电池至其尾部折角朝向图像采集器时,控制器发出第三打光指令控制4个第一面光源发射器和第一条形光源发射器开启;当多轴机械臂基于第四关节旋转指令旋转待测锂电池至其头部主体朝向图像采集器时,控制器发出第四打光指令控制4个第二条形光源发射器开启;当多轴机械臂基于第五关节旋转指令旋转待测锂电池至其头部折角朝向图像采集器时,控制器发出第五打光指令控制4个第一面光源发射器开启。
需要说明的是,上述对于光源切换策略执行过程的描述仅是本申请实施例给出的一种示例,不构成对本申请的唯一限定。
需要说明的是,本申请实施例对于步骤203与步骤204的执行时序并没有严格的限定,在实际应用中,步骤204可以在步骤203之前执行;或两者并行。
可以理解的是,步骤203与步骤204的时序不作为对本申请的唯一限定。
205、按照图像采集策略控制所述图像采集器执行图像采集指令,得到外观检测图像集;
所述图像采集策略包括:N个所述图像采集指令;所述关节旋转指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配。
在本申请实施例中,步骤205与实施例一的步骤104内容一致,此处不再赘述。
206、基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型。
在本申请实施例中,步骤206与实施例一的步骤105内容一致,此处不再赘述。
本申请实施例中,控制器根据光源切换策略发出打光指令控制不同的光源发射器开启,从而形成不同的光源组合,由于打光指令、图像采集指令以及关节旋转指令三者的发送间隔相匹配,因此,能够在不同组合的光源照射下,采集得到待测锂电池的对应角度下的检测图像,使得获取到的各个角度的检测图像均是在与其匹配的光照条件下采集的,从而保证了各个外观检测图像的质量,进而保证了锂电池外观检测的可靠性。
实施例三
本申请实施例对上述实施例一中的步骤105进行了设计。
以下结合附图详细描述本申请实施例的技术方案。
图3是本申请实施例示出的锂电池外观检测方法的流程示意图。
参见图3,所述锂电池外观检测方法,包括:
301、基于所述外观检测图像集进行特征提取,得到类缺陷特征图;
本申请实施例对于采用的特征提取算法并没有严格的限定,在实际应用过程中,可以采用SIFT特征提取算法或HOG特征提取算法对所述外观检测图像集中的所有检测图像进行特征提取,将所有检测图像中与缺陷特征相近的特征提取出来,得到类缺陷特征图。
需要说明的是,上述对于特征提取算法的描述仅是本申请实施例中给出的示例,并不构成对本申请的唯一限定。
302、调用外观缺陷检测模型对所述类缺陷特征图进行检测,得到外观缺陷类型。
在本申请实施例中,外观缺陷检测模型包括多种缺陷对应的缺陷检测模型,例如,凹点缺陷检测模型、划痕缺陷检测模型和破损缺陷检测模型。分别用上述多种缺陷对应的缺陷检测模型对得到的类缺陷特征图进行检测,确定该类缺陷特征图对应的缺陷类型后,再对该类缺陷特征图进行参数判定,判断其是否达到缺陷判定的阈值,从而确定该待测锂电池的外观缺陷类型。
示例性的:
基于当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征是否匹配,若否,则将切换当前外观缺陷检测模型后,重新执行基于当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征是否匹配,直至当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征匹配;
若是,则计算得到所述缺陷特征的尺寸参数,并判断所述尺寸参数是否大于或等于缺陷尺寸阈值,若是,则判定所述外观缺陷类型为当前外观缺陷检测模型对应缺陷;
若否,则判定所述外观缺陷类型为无缺陷。
在实际应用中,利用凹点缺陷检测模型对类缺陷特征图进行检测,判断类缺陷特征图中的缺陷特征与凹点缺陷的标准特征是否匹配,若是,则说明该待测锂电池具有类似凹点的缺陷特征,继而将该缺陷特征的尺寸与凹点缺陷的标准特征的缺陷尺寸阈值进行对比,若该缺陷特征的尺寸大于或等于缺陷尺寸阈值,则确定该缺陷特征符合凹点缺陷,即待测锂电池的外观缺陷类型为凹点缺陷;
若该缺陷特征的尺寸小于缺陷尺寸阈值,则说明该缺陷特征尺寸过小,在实际生产过程中可以忽略不计,或说明该缺陷特征为特征提取过程中产生的误差,因此,待测锂电池的外观缺陷类型为无缺陷;
若利用凹点缺陷检测模型对类缺陷特征图进行检测时,判断得到类缺陷特征图中的缺陷特征与凹点缺陷的标准特征不匹配,则说明该缺陷特征不符合凹点缺陷,则切换另一外观缺陷检测模型重新对该类缺陷特征图进行检测,直至找到符合的外观缺陷检测模型。
需要说明的是,上述对于调用外观缺陷检测模型对所述类缺陷特征图进行检测的描述仅是为了便于本领域的技术人员理解本申请实施例的技术方案所给出的示例,并不构成对本申请的唯一限定。
本申请实施例提供了一种锂电池外观检测方法,利用特征提取算法将检测图像中的类缺陷特征提取出来,排除无关特征的影响,既提高了缺陷检测的准确性,又降低了缺陷检测的计算量;并确定该类缺陷特征图对应的缺陷类型后,再对该类缺陷特征图进行参数判定,判断其是否达到缺陷判定的阈值,从而确定该待测锂电池的外观缺陷类型,进一步地简化了缺陷检测的步骤,大幅度地提升了检测效率。
实施例四
在检测得到待测锂电池的外观缺陷类型之后,将该外观缺陷类型与该待测锂电池的条码信息相关联,即可将待测锂电池的外观检测结果与锂电池进行绑定,从而通过读取锂电池的条码信息即可得知锂电池的外观检测结果。基于此,本申请实施例还提供了一种锂电池分料方法,通过读取锂电池的条码信息即可读取该锂电池的相关信息,从而便于生产人员进行锂电池的管理。
以下结合附图对本申请实施例所示的技术方案进行说明。
图4是本申请实施例示出的锂电池分类方法的流程示意图。
参见图4,所述锂电池分类方法,包括:
401、获取扫码机构识别的待测锂电池的条码信息;
在本申请实施例中,扫码机构可以为摄像头或RFID扫描探头。所述条码信息承载于印刷或粘贴在待测锂电池上的二维码或条形码。
需要说明的是,在实际应用过程中,能够识别条码信息的设备均可以应用于本申请,本申请实施例对条码信息的具体展现形式也并没有严格的限定。
可以理解的是,上述对于扫码机构的描述不构成对本申请的唯一限定。
402、基于所述条码信息生成分料指令;
示例性的:
根据所述条码信息调取所述待测锂电池的外观缺陷类型;
基于所述外观缺陷类型生成所述分料指令;所述分料指令包括:良品分料指令和不良品分料指令。
403、基于所述分料指令控制分料机构将所述待测锂电池移动至对应的分料盒。
在本申请实施例中,控制器接收到扫码机构发送的条码信息后,根据该条码信息在存储器中查找得到该待测锂电池的外观缺陷类型,根据该外观缺陷类型,生成对应的分料指令,具体地,若所述外观缺陷类型为无缺陷时,则生成良品分料指令;否则生成不良品分料指令。分料机构基于控制器发出的分料指令执行相应的分料动作,例如,分料机械臂基于良品分料指令将锂电池移动到良品分料盒中。
进一步地,所述不良品分料指令还可以包括,但不限于:轻微不良品分料和重度不良品分料。在实际应用过程中,由于轻微划痕并不会对锂电池的性能产生重大影响,而边缘破损则会严重影响锂电池的使用安全,因此,在进行分料时,可以将不良品分为轻微不良品和严重不良品。在生成分料指令时,若控制器通过条码信息读取到该锂电池的外观缺陷结果为划痕,则生成轻微不良品分料指令,并控制分料机构将该锂电池移动至轻微不良品分料盒中;若控制器通过条码信息读取到该锂电池的外观缺陷结果为破损,则生成严重不良品分料指令,并控制分料机构将该锂电池移动至严重不良品分料盒中;进而实现对锂电池的精细化管理。
需要说明的是,上述对于锂电池分料过程的描述仅是本申请实施例中给出的示例,在实际应用过程中,不良品分料指令还可以包括:中度不良品分料指令;分料机构还可以以放置在传输带上的多个分料盒的形式实现,通过传输带的移动,带动不同的分料盒移动到待测锂电池的出料口,从而实现待测锂电池的分类。即上述对于分料机构和分料指令的描述不构成对本申请的唯一限定。
本申请实施例提供了一种锂电池分类方法,由于锂电池的外观缺陷类型与锂电池的条码信息相关联,因此,通过扫码机构扫描得到锂电池的条码信息后,即可读取得到该锂电池的外观缺陷类型,根据该外观缺陷类型生成相应的分料指令,控制分料机构将其移动到对应的分料盒中,从而无需人工调取外观检测的结果,即可实现锂电池的自动化分类,将良品与不良品分开,节省了锂电池管理所需的人工,提升了锂电池生产的自动化程度,进一步地提高了生产效率。
实施例五
在对待测锂电池进行外观检测图像集的采集之前,需对待测锂电池进行定位,以便多轴机械臂能够准确抓取待测锂电池,并将其移动至图像采集器的拍摄范围内。本申请实施例提供了一种待测锂电池的定位方法。
以下将结合附图对本申请实施例的技术方案进行详细说明。
图5是本申请实施例示出的待测锂电池的定位方法的流程示意图。
参见图5,所述待测锂电池的定位方法,包括:
501、获取所述待测锂电池的定位图像;
在本申请实施例中,所述定位图像由定位机构拍摄得到,定位机构为摄像机。
502、根据所述定位图像与定位模板,计算得到横向偏差、纵向偏差和偏移角;
在本申请实施例中,定位模板预先存储在存储器中,采集得到定位图像后,控制器从存储器中调用定位模板与定位图像进行比对,计算得到待测锂电池与模板位置的横向偏差、纵向偏差和偏移角。
503、基于所述横向偏差、所述纵向偏差和所述偏移角对所述定位模板的模板坐标信息进行修正,得到所述定位信息;
由于定位模板中预设有待测锂电池的模板坐标信息,即多轴机械臂对待测锂电池进行抓取的标准位置信息,因此,在所述模板坐标信息的基础上,根据横向偏差、纵向偏差和偏移角对模板坐标信息进行修正即可得到待测锂电池的实际坐标信息,即定位信息。
504、基于所述定位信息和所述多轴机械臂的起始坐标信息,得到所述多轴机械臂的移动路径;
在本申请实施例中,多轴机械臂从起始坐标位置移动至待测锂电池的实际坐标位置的移动路径并不唯一,在实际应用过程中,可以根据实际情况,例如,检测设备的安装位置,对所述移动路径进行调整,此处不作限定。
505、控制所述多轴机械臂按照所述移动路径抓取所述待测锂电池进行移动。
在本申请实施例中,多轴机械臂基于生成的移动路径控制各关节活动,从而移动至待测锂电池的实际坐标位置对待测锂电池进行抓取。
本申请实施例提供了一种待测锂电池的定位方法,通过将待测锂电池的定位图像与定位模板进行对比,得到定位信息的修正值,即横向偏差、纵向偏差和偏移角,从而对模板坐标信息进行修正得到待测锂电池的实际坐标信息,即定位信息,由于对模板坐标信息进行了修正,因此,多轴机械臂能够基于该定位信息移动并准确地对待测锂电池进行抓取,从而避免了因抓取出错导致待测锂电池掉落损坏,或采集到的外观检测图像集有误,从而影响外观检测的结果的情况发生。
实施例六
与上述实施例五相对应的,本申请实施例提供了另一种待测锂电池的定位方法,包括:
601、获取定位机构的锂电池定位信号;
在本申请实施例中,定位机构为光电传感器或压力传感器。
具体的:
当待测锂电池到达预设抓取定点时,光电传感器的发射器发出的光线受到阻挡,导致光电传感器的接收器无法接收到光线,从而输出负载信号;当待测锂电池未到达预设抓取定点时,光电传感器的发射器发出的光线被接收器接收,从而输出空载信号。
或当待测锂电池到达预设抓取定点时,压力传感器感应到的压力值发生变化,从而压力传感器输出负载信号;否则,压力传感器输出空载信号。
602、根据所述锂电池定位信号判断所述待测锂电池是否位于所述多轴机械臂的预设抓取定点,若是,则执行步骤603;若否,则重新执行步骤601;
在本申请实施例中,当锂电池定位信号为负载信号时,即表明待测锂电池位于预设抓取定点,则控制器发出抓取指令指示多轴机械臂对其进行抓取和移动;当锂电池定位信号为空载信号时,即表明待测锂电池尚未位于预设抓取定点,则定位机构更新锂电池定位信号,直至锂电池定位信号为负载信号时,控制器控制多轴机械臂对待测锂电池进行抓取和移动。
603、控制所述多轴机械臂按照预设抓取策略对所述待测锂电池进行抓取和移动。
在本申请实施例中,预设抓取策略为预先存储在存储器中的多轴机械臂的移动路径和抓取指令,由于预设抓取定点为预先设定好的抓取位置,因此,相应地可以对多轴机械臂的移动路径进行设定,从而形成标准化的抓取流程。
需要说明的是,在实际应用过程中,预设抓取策略和预设抓取定点均可以根据实际情况进行调整,以满足不同型号的锂电池的外观检测需求。
本申请实施例提供了一种待测锂电池的定位方法,通过预先设定的预设抓取定点和预设抓取策略,利用定位机构输出的锂电池定位信号判断待测锂电池是否位于预设抓取定点,从而对位于预设抓取定点的待测锂电池进行抓取,从而保证多轴机械臂能够准确地抓取待测锂电池,从而避免了因抓取出错导致待测锂电池掉落损坏,或采集到的外观检测图像集有误,从而影响外观检测的结果的情况发生。
实施例七
与前述应用功能实现方法实施例相对应,本申请还提供了一种应用多轴机械臂的锂电池外观检测装置及相应的实施例。
图7是本申请实施例示出的应用多轴机械臂的锂电池外观检测装置的结构示意图。
参见图7,所述应用多轴机械臂的锂电池外观检测装置,包括:
图像采集器705、光源发射器704、六轴机械臂703、控制器701和存储器702;
在本申请实施例中,图像采集器705为摄像机,进一步地,所述摄像机可以包括但不限于:主相机和折角相机,其中主相机的镜头主轴沿竖直方向设置,折角相机的镜头主轴与主相机的镜头主轴呈一定角度设置。
在本申请实施例中,光源发射器704可以为多种光源发射器的组合,或为单独的一种光源发射器,例如,光源发射器为设置图像采集器与待测锂电池之间的环形光源发射器;或为设置图像采集器与待测锂电池之间的面光源发射器以及环形光源发射器。
需要说明的是,在实际应用过程中,六轴机械臂703还可以采用其他轴数的机械臂代替,由于六轴机械臂具有6个自由度,能够实现三维平移和三维旋转,进而能够实现任意动作,因此,本申请实施例中选用六轴机械臂。
在本申请实施例中,控制器701可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器702可以包括各种类型的存储单元,例如系统内存、只读存储器(ROM),和永久存储装置。其中,ROM可以存储处理器或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中,永久性存储装置采用大容量存储装置(例如磁或光盘、闪存)作为永久存储装置。另外一些实施方式中,永久性存储装置可以是可移除的存储设备(例如软盘、光驱)。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备,例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外,存储器可以包括任意计算机可读存储媒介的组合,包括各种类型的半导体存储芯片(DRAM,SRAM,SDRAM,闪存,可编程只读存储器),磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中,存储器可以包括可读和/或写的可移除的存储设备,例如激光唱片(CD)、只读数字多功能光盘(例如DVD-ROM,双层DVD-ROM)、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡(例如SD卡、min SD卡、Micro-SD卡等等)、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。
进一步地,应用多轴机械臂的锂电池外观检测装置还可以包括:定位机构和分料机构。
关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不再做详细阐述说明。
上文中已经参考附图详细描述了本申请的方案。在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。本领域技术人员也应该知悉,说明书中所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。另外,可以理解,本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减, 本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
此外,根据本申请的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品,该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本申请的上述方法中部分或全部步骤的计算机程序代码指令。
或者,本申请还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质(或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质),其上存储有可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码),当所述可执行代码(或计算机程序、或计算机指令代码)被电子设备(或电子设备、服务器等)的处理器执行时,使所述处理器执行根据本申请的上述方法的各个步骤的部分或全部。
本领域技术人员还将明白的是,结合这里的申请所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。
附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上已经描述了本申请的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择,旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进,或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,包括:
获取待测锂电池的条码信息及定位信息;
根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内;
按照关节旋转策略控制所述多轴机械臂执行关节旋转指令;所述关节旋转策略包括:N个所述关节旋转指令,所述N为大于4的整数;
按照图像采集策略控制所述图像采集器执行图像采集指令,得到外观检测图像集;所述图像采集策略包括:N个所述图像采集指令;所述关节旋转指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配;
基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型。
2.根据权利要求1所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内之后,包括:
按照光源切换策略控制光源发射器执行打光指令;所述光源切换策略包括:N个所述打光指令;所述打光指令为指示不同的光源发射器开启的指令;所述打光指令的发送间隔与所述图像采集指令的发送间隔相匹配。
3.根据权利要求1所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型,包括:
基于所述外观检测图像集进行特征提取,得到类缺陷特征图;
调用外观缺陷检测模型对所述类缺陷特征图进行检测,得到外观缺陷类型。
4.根据权利要求3所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述调用外观缺陷检测模型对所述类缺陷特征图进行检测,得到外观缺陷类型,包括:
基于当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征是否匹配,若否,则将切换当前外观缺陷检测模型后,重新执行基于当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征是否匹配,直至当前外观缺陷检测模型判断所述类缺陷特征图中的缺陷特征与当前标准特征匹配;
若是,则计算得到所述缺陷特征的尺寸参数,并判断所述尺寸参数是否大于或等于缺陷尺寸阈值,若是,则判定所述外观缺陷类型为当前外观缺陷检测模型对应缺陷;
若否,则判定所述外观缺陷类型为无缺陷。
5.根据权利要求1所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述基于所述外观检测图像集得到所述待测锂电池的外观缺陷类型之后,包括:
将所述外观缺陷类型与所述条码信息相关联。
6.根据权利要求5所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述将所述外观缺陷类型与所述条码信息相关联之后,包括:
获取扫码机构识别的待测锂电池的条码信息;
基于所述条码信息生成分料指令;
基于所述分料指令控制分料机构将所述待测锂电池移动至对应的分料盒。
7.根据权利要求6所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述基于所述条码信息生成分料指令,包括:
根据所述条码信息调取所述待测锂电池的外观缺陷类型;
基于所述外观缺陷类型生成所述分料指令;所述分料指令包括:良品分料指令和不良品分料指令。
8.根据权利要求1所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述获取待测锂电池的定位信息,包括:
获取所述待测锂电池的定位图像;
根据所述定位图像与定位模板,计算得到横向偏差、纵向偏差和偏移角;
基于所述横向偏差、所述纵向偏差和所述偏移角对所述定位模板的模板坐标信息进行修正,得到所述定位信息。
9.根据权利要求8所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,所述根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内,包括:
基于所述定位信息和所述多轴机械臂的起始坐标信息,得到所述多轴机械臂的移动路径;
控制所述多轴机械臂按照所述移动路径抓取所述待测锂电池进行移动。
10.根据权利要求1所述的应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法,其特征在于,
所述获取待测锂电池的定位信息,包括:
获取定位机构的锂电池定位信号;
所述根据所述定位信息控制多轴机械臂将所述待测锂电池移动至图像采集器的拍摄范围内,包括:
根据所述锂电池定位信号判断所述待测锂电池是否位于所述多轴机械臂的预设抓取定点,若是,则控制所述多轴机械臂按照预设抓取策略对所述待测锂电池进行抓取和移动;
若否,则重新获取定位机构的锂电池定位信号,直至所述待测锂电池位于所述多轴机械臂的预设抓取定点。
CN202111162378.8A 2021-09-30 2021-09-30 应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法 Pending CN113588562A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111162378.8A CN113588562A (zh) 2021-09-30 2021-09-30 应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111162378.8A CN113588562A (zh) 2021-09-30 2021-09-30 应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113588562A true CN113588562A (zh) 2021-11-02

Family

ID=78242669

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111162378.8A Pending CN113588562A (zh) 2021-09-30 2021-09-30 应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113588562A (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116297199A (zh) * 2023-03-21 2023-06-23 广东奥普特科技股份有限公司 一种基于机器视觉自动检测锂电池参数的检测系统
CN116363125A (zh) * 2023-05-30 2023-06-30 厦门微图软件科技有限公司 基于深度学习的电池模组外观缺陷检测方法及系统
CN116433656A (zh) * 2023-06-07 2023-07-14 海斯坦普汽车组件(北京)有限公司 一种新能源电池盒检测方法及系统
CN116503412A (zh) * 2023-06-29 2023-07-28 宁德时代新能源科技股份有限公司 外观缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116794053A (zh) * 2023-07-12 2023-09-22 威海美达智能电子科技有限公司 一种基于图形数据读取功能的检测设备
CN117007824A (zh) * 2023-09-28 2023-11-07 常州百利锂电智慧工厂有限公司 锂电池材料生产线自动采样送检系统
CN117036344A (zh) * 2023-10-07 2023-11-10 北京阿丘机器人科技有限公司 外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
CN117073543A (zh) * 2023-10-17 2023-11-17 深圳华海达科技有限公司 双旋转平面度量测机的外观测量方法、装置及设备

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106778439A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 中国矿业大学 一种基于图像处理的锂电池批量扫码系统及方法
CN108631727A (zh) * 2018-03-26 2018-10-09 河北工业大学 一种基于卷积神经网络的太阳能电池板缺陷识别方法
CN108710876A (zh) * 2018-04-20 2018-10-26 江苏理工学院 一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法及系统
CN110044921A (zh) * 2019-04-28 2019-07-23 江苏理工学院 锂电池外观缺陷检测系统和方法
CN110102511A (zh) * 2019-05-23 2019-08-09 北京阿丘机器人科技有限公司 一种产品外观的视觉检测系统及方法
CN210022894U (zh) * 2018-12-13 2020-02-07 东莞市乐琪光电科技有限公司 双scara电池缺陷检测机
CN110802042A (zh) * 2019-11-12 2020-02-18 中国计量大学 基于机器视觉的锂电池智能检测与控制系统
CN110910353A (zh) * 2019-11-06 2020-03-24 成都数之联科技有限公司 一种工业假不良检测方法及系统
CN111189838A (zh) * 2020-01-10 2020-05-22 广东利元亨智能装备股份有限公司 一种工件检测系统以及检测方法
CN111242185A (zh) * 2020-01-03 2020-06-05 凌云光技术集团有限责任公司 一种基于深度学习的缺陷快速初筛方法及系统
CN111275679A (zh) * 2020-01-17 2020-06-12 同济大学 一种基于图像的太阳能电池缺陷检测系统及方法
CN112348787A (zh) * 2020-11-03 2021-02-09 中科创达软件股份有限公司 物体缺陷检测模型的训练方法、物体缺陷检测方法及装置
CN112718555A (zh) * 2020-12-14 2021-04-30 张家港博佑光电科技有限公司 一种硅太阳能电池分选工序测试系统

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106778439A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 中国矿业大学 一种基于图像处理的锂电池批量扫码系统及方法
CN108631727A (zh) * 2018-03-26 2018-10-09 河北工业大学 一种基于卷积神经网络的太阳能电池板缺陷识别方法
CN108710876A (zh) * 2018-04-20 2018-10-26 江苏理工学院 一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法及系统
CN210022894U (zh) * 2018-12-13 2020-02-07 东莞市乐琪光电科技有限公司 双scara电池缺陷检测机
CN110044921A (zh) * 2019-04-28 2019-07-23 江苏理工学院 锂电池外观缺陷检测系统和方法
CN110102511A (zh) * 2019-05-23 2019-08-09 北京阿丘机器人科技有限公司 一种产品外观的视觉检测系统及方法
CN110910353A (zh) * 2019-11-06 2020-03-24 成都数之联科技有限公司 一种工业假不良检测方法及系统
CN110802042A (zh) * 2019-11-12 2020-02-18 中国计量大学 基于机器视觉的锂电池智能检测与控制系统
CN111242185A (zh) * 2020-01-03 2020-06-05 凌云光技术集团有限责任公司 一种基于深度学习的缺陷快速初筛方法及系统
CN111189838A (zh) * 2020-01-10 2020-05-22 广东利元亨智能装备股份有限公司 一种工件检测系统以及检测方法
CN111275679A (zh) * 2020-01-17 2020-06-12 同济大学 一种基于图像的太阳能电池缺陷检测系统及方法
CN112348787A (zh) * 2020-11-03 2021-02-09 中科创达软件股份有限公司 物体缺陷检测模型的训练方法、物体缺陷检测方法及装置
CN112718555A (zh) * 2020-12-14 2021-04-30 张家港博佑光电科技有限公司 一种硅太阳能电池分选工序测试系统

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116297199A (zh) * 2023-03-21 2023-06-23 广东奥普特科技股份有限公司 一种基于机器视觉自动检测锂电池参数的检测系统
CN116297199B (zh) * 2023-03-21 2024-03-26 广东奥普特科技股份有限公司 一种基于机器视觉自动检测锂电池参数的检测系统
CN116363125A (zh) * 2023-05-30 2023-06-30 厦门微图软件科技有限公司 基于深度学习的电池模组外观缺陷检测方法及系统
CN116363125B (zh) * 2023-05-30 2023-08-11 厦门微图软件科技有限公司 基于深度学习的电池模组外观缺陷检测方法及系统
CN116433656A (zh) * 2023-06-07 2023-07-14 海斯坦普汽车组件(北京)有限公司 一种新能源电池盒检测方法及系统
CN116433656B (zh) * 2023-06-07 2023-08-25 海斯坦普汽车组件(北京)有限公司 一种新能源电池盒检测方法及系统
CN116503412B (zh) * 2023-06-29 2023-12-08 宁德时代新能源科技股份有限公司 外观缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116503412A (zh) * 2023-06-29 2023-07-28 宁德时代新能源科技股份有限公司 外观缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116794053A (zh) * 2023-07-12 2023-09-22 威海美达智能电子科技有限公司 一种基于图形数据读取功能的检测设备
CN117007824B (zh) * 2023-09-28 2024-02-09 常州百利锂电智慧工厂有限公司 锂电池材料生产线自动采样送检系统
CN117007824A (zh) * 2023-09-28 2023-11-07 常州百利锂电智慧工厂有限公司 锂电池材料生产线自动采样送检系统
CN117036344A (zh) * 2023-10-07 2023-11-10 北京阿丘机器人科技有限公司 外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
CN117036344B (zh) * 2023-10-07 2024-01-30 北京阿丘机器人科技有限公司 外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质
CN117073543A (zh) * 2023-10-17 2023-11-17 深圳华海达科技有限公司 双旋转平面度量测机的外观测量方法、装置及设备
CN117073543B (zh) * 2023-10-17 2023-12-15 深圳华海达科技有限公司 双旋转平面度量测机的外观测量方法、装置及设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113588562A (zh) 应用多轴机械臂的锂电池外观检测方法
CN102374993B (zh) 集成电路封装片三维引脚外观检测单元的检测方法
CN102095733B (zh) 一种基于机器视觉对瓶盖表面瑕疵的智能检测方法
CN109724984A (zh) 一种基于深度学习算法的缺陷检测识别装置和方法
CN107084992A (zh) 一种基于机器视觉的胶囊检测方法及系统
US6687396B1 (en) Optical member inspection apparatus, image-processing apparatus, image-processing method, and computer readable medium
CN216622191U (zh) 一种基于机器视觉的锂电池外观缺陷检测系统
CN110976338B (zh) 一种基于机器视觉的试纸分拣系统及分拣方法
CN106289325A (zh) 一种气泡水平仪自动检测系统
JP2017040600A (ja) 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体
CN109211921A (zh) 一种精密五金件检测装置
CN113393463A (zh) 软包电池卷芯检测入壳方法
CN111929239A (zh) 一种pcb板零件缺陷的aoi检测装置及检测方法
JP3019005B2 (ja) Lsiハンドラ
CN111079831A (zh) 智能型光学检测的样品特征与瑕疵自动标记方法及其装置
CN114289339A (zh) 一种芯片自动化检测方法和装置
CN208840024U (zh) 一种锂电池极片正反表面缺陷检测装置
CN116448780A (zh) 芯片缺陷检测装置、方法及设备
CN114612474B (zh) 一种晶圆清洁干燥模组状态检测方法、装置及平坦化设备
US20180176549A1 (en) Multi-view-angle image capturing device and multi-view-angle image inspection apparatus using the same
US20130258328A1 (en) Disk surface inspection method and disk surface inspection device
CN114494922A (zh) 一种基于深度学习的皮蛋裂纹检测分选系统和方法
CN113267506A (zh) 木板ai视觉缺陷检测装置、方法、设备及介质
CN115532620B (zh) 一种纸浆模塑制品质检装置和方法
TWI816549B (zh) 自動化瑕疵檢測方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20211102

RJ01 Rejection of invention patent application after publication