CN114298964A - 一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统 - Google Patents
一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于锂电池焊缝领域，具体的说是一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统，包括运动控制模块、图像采集模块和图像处理模块；所述运动控制模块与图像采集模块相连接；所述图像采集模块与图像处理模块相连接；所述图像处理模块与运动控制模块相连接；分别对焊缝的每个位置长度和宽度和焊缝的爆孔和焊渣余高进行检测，最后对焊缝合格与否进行判定。
Description
技术领域
本发明涉及锂电池焊缝领域，具体是一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统。
背景技术
动力锂电池作为新能源汽车行业的核心，其质量直接影响到电动汽车的续航能力及安全性。
在动力电池的生产过程中，会在激光焊接后对焊缝质量检测，其中有一重要环节是模组busbar焊接，在焊接后需要检测焊缝是否存在爆孔、焊渣余高以及测量焊缝的长度、宽度是否达到规格，从而来判定该产品是否合格。
行业已有应用机器视觉的方法来检测焊缝质量，传统的2D机器检测成像效果波动较大，导致图像呈现高反光无法准确提取到焊缝的轮廓，因此，针对上述问题提出一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统。
发明内容
为了弥补现有技术的不足，解决行业已有应用机器视觉的方法来检测焊缝质量，传统的2D机器检测成像效果波动较大，导致图像呈现高反光无法准确提取到焊缝轮廓的问题，本发明提出一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统，包括运动控制模块、图像采集模块和图像处理模块；所述运动控制模块与图像采集模块相连接；所述图像采集模块与图像处理模块相连接；所述图像处理模块与运动控制模块相连接；分别对焊缝的每个位置长度和宽度和焊缝的爆孔和焊渣余高进行检测，最后对焊缝合格与否进行判定。
优选的，所述锂电池模组busbar焊缝外观检测算法包括2D检测算法，其2D检测算法如下；
S0：首先收集各类形态的焊缝图进行标注，如钩型焊缝、方型焊缝、直型焊缝和圆形焊缝等，使用Fast-SCNN网络进行训练获得分割模型；
S1：通过上述S0步骤训练得到的分割模型对焊缝进行语义分割，得到焊缝二值图像；
S2：经过上述S1步骤分割得到的焊缝二值图像会有其他的干扰项，需要通过面积、位置等信息对干扰项进行过滤，以确保最终的二值图像上只有焊缝；
S4：通过上述S3步骤计算得到的重心，拟合出一条焊缝的骨架中心线，在这条中心线计算焊缝的长度，由于该骨架中心线是模拟焊接过程的运动轨迹，所以由此计算得到的焊缝长度是准确的，同时通过极坐标变换将焊缝展开，对展开后的焊缝计算每个位置的宽度，并计算平均宽度；
S5：通过上述S4步骤对焊缝的每个位置长度和宽度测量结果进行规格判定。
优选的，所述锂电池模组busbar焊缝外观检测算法还包括3D检测算法，其3D检测算法如下；
S1-1：首先使用3D相机采用线扫方式进行采集，采集到模组单边的整条焊缝的3D深度图，利用vpp工具对整条焊缝进行分割，来获取单个焊缝；
S2-1：通过上述S1-1步骤获取到单个焊缝，在焊缝的四周选择出4个区域，作为高度基准区域；
S3-1：通过上述S2-1步骤计算出4个区域的平均高度值，以该值作为高度基准值，利用高斯滤波操作来过滤噪点，实现图像平滑预处理，对平滑后的图像进行阈值二值化，来定位铝钯孔位置，并以高度基准值将铝钯孔填充，达到屏蔽铝钯孔效果，避免误将铝钯孔判定爆孔；
S4-1：通过上述S3-1步骤利用高度基准值来检测是否存在爆孔和余高，并测量爆孔深度值和焊渣余高值；
S5-1：通过上述S4-1步骤对测量出的余高和爆孔结果，进行最后的规格判定。
优选的，所述根据2D检测算法中S1分割模型得到的焊缝二值图像与收集的各类形态的焊缝图进行对比，对焊缝进行精确标注，排除干扰项，使其二值图像上保留焊缝。
优选的，所述分割模型提取焊缝，并测出重心，根据重心与拟合的中心线进行测量，推出焊缝的长度。
优选的，所述根据2D检测算法中S4的骨架中心线为基础，利用极坐标变换测量出焊缝的宽度。
优选的，所述根据3D检测算法中S1-1的3D相机线扫焊缝并分割，提取单条焊缝，计算焊缝的平均高度值。
优选的，所述3D相机检测的平均高度值为基准，实现图像平滑处理，用于定位铝钯孔，防止铝钯孔与爆孔混合。
本发明的有益之处在于：
1.本发明通过结合2D视觉对焊缝进行检测，通过训练得到的分割模型对焊缝语义分割，获得二值图像并进行过滤，确保图像只有焊缝后计算出重心，拟合焊缝骨架中心线为基准，测出每条焊缝的长宽，避免了高反光无法准确提取到焊缝轮廓。
2.本发明通过结合3D视觉对焊缝进行检测，通过3D相机对焊缝进行线扫获得3D深度图，再分割出单个焊缝，以焊缝四周选取高度基准区域并计算出平均高度值，将图像平滑处理进行阈值二值化，以定位铝钯孔并填充，检测是否存在爆孔和余高，并测量爆孔深度值和焊渣余高值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的2D检测算法步骤示意图；
图3为本发明的3D检测算法步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明具体实施方式
请参阅图1-3所示，一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法及系统，包括运动控制模块、图像采集模块和图像处理模块；所述运动控制模块与图像采集模块相连接；所述图像采集模块与图像处理模块相连接；所述图像处理模块与运动控制模块相连接；图像处理模块是整个检测系统的核心，软件程序控制整个检测流程,焊缝检测算法处理采集到的2D图像和3D图像，并输出检测结果，由PLC程序控制运动平台机构运动，并触发2D相机和3D相机对焊缝进行图像采集，在采集到图像后，经过图像焊缝检测算法分别进行2D 检测和3D检测，分别对焊缝的每个位置长度和宽度和焊缝的爆孔和焊渣余高进行检测，最后对焊缝合格与否进行判定。
所述锂电池模组busbar焊缝外观检测算法包括2D检测算法，其2D检测算法如下；
S0：首先收集各类形态的焊缝图进行标注，如钩型焊缝、方型焊缝、直型焊缝和圆形焊缝等，使用Fast-SCNN网络进行训练获得分割模型；
S1：通过上述S0步骤训练得到的分割模型对焊缝进行语义分割，得到焊缝二值图像；
S2：经过上述S1步骤分割得到的焊缝二值图像会有其他的干扰项，需要通过面积、位置等信息对干扰项进行过滤，以确保最终的二值图像上只有焊缝；
S4：通过上述S3步骤计算得到的重心，拟合出一条焊缝的骨架中心线，在这条中心线计算焊缝的长度，由于该骨架中心线是模拟焊接过程的运动轨迹，所以由此计算得到的焊缝长度是准确的，同时通过极坐标变换将焊缝展开，对展开后的焊缝计算每个位置的宽度，并计算平均宽度；
S5：通过上述S4步骤对焊缝的每个位置长度和宽度测量结果进行规格判定。
所述锂电池模组busbar焊缝外观检测算法还包括3D检测算法，其3D检测算法如下；
S1-1：首先使用3D相机采用线扫方式进行采集，采集到模组单边的整条焊缝的3D深度图，利用vpp工具对整条焊缝进行分割，来获取单个焊缝；
S2-1：通过上述S1-1步骤获取到单个焊缝，在焊缝的四周选择出4个区域，作为高度基准区域；
S3-1：通过上述S2-1步骤计算出4个区域的平均高度值，以该值作为高度基准值，利用高斯滤波操作来过滤噪点，实现图像平滑预处理，对平滑后的图像进行阈值二值化，来定位铝钯孔位置，并以高度基准值将铝钯孔填充，达到屏蔽铝钯孔效果，避免误将铝钯孔判定爆孔；
S4-1：通过上述S3-1步骤利用高度基准值来检测是否存在爆孔和余高，并测量爆孔深度值和焊渣余高值；
S5-1：通过上述S4-1步骤对测量出的余高和爆孔结果，进行最后的规格判定。
所述根据2D检测算法中S1分割模型得到的焊缝二值图像与收集的各类形态的焊缝图进行对比，对焊缝进行精确标注，排除干扰项，使其二值图像上保留焊缝。
所述分割模型提取焊缝，并测出重心，根据重心与拟合的中心线进行测量，推出焊缝的长度。
所述根据2D检测算法中S4的骨架中心线为基础，利用极坐标变换测量出焊缝的宽度。
所述根据3D检测算法中S1-1的3D相机线扫焊缝并分割，提取单条焊缝，计算焊缝的平均高度值。
所述3D相机检测的平均高度值为基准，实现图像平滑处理，用于定位铝钯孔，防止铝钯孔与爆孔混合。
工作原理，工作时，图像处理模块是整个检测系统的核心，软件程序控制整个检测流程,焊缝检测算法处理采集到的2D图像和3D图像，并输出检测结果，由PLC程序控制运动平台机构运动，并触发2D相机和3D相机对焊缝进行图像采集，在采集到图像后，经过图像焊缝检测算法分别进行2D检测和 3D检测，分别对焊缝的每个位置长度和宽度和焊缝的爆孔和焊渣余高进行检测，最后对焊缝合格与否进行判定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
Claims (8)
1.一种锂电池模组busbar焊缝外观检测系统，其特征在于：包括运动控制模块、图像采集模块和图像处理模块；所述运动控制模块与图像采集模块相连接；所述图像采集模块与图像处理模块相连接；所述图像处理模块与运动控制模块相连接；图像处理模块是整个检测系统的核心，软件程序控制整个检测流程,焊缝检测算法处理采集到的2D图像和3D图像，并输出检测结果，由PLC程序控制运动平台机构运动，并触发2D相机和3D相机对焊缝进行图像采集，在采集到图像后，经过图像焊缝检测算法分别进行2D检测和3D检测，分别对焊缝的每个位置长度和宽度和焊缝的爆孔和焊渣余高进行检测，最后对焊缝合格与否进行判定。
2.一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述锂电池模组busbar焊缝外观检测算法适用于权利要求1中所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测系统，锂电池模组busbar焊缝外观检测算法包括2D检测算法，其2D检测算法如下；
S0：首先收集各类形态的焊缝图进行标注，如钩型焊缝、方型焊缝、直型焊缝和圆形焊缝等，使用Fast-SCNN网络进行训练获得分割模型；
S1：通过上述S0步骤训练得到的分割模型对焊缝进行语义分割，得到焊缝二值图像；
S2：经过上述S1步骤分割得到的焊缝二值图像会有其他的干扰项，需要通过面积、位置等信息对干扰项进行过滤，以确保最终的二值图像上只有焊缝；
S4：通过上述S3步骤计算得到的重心，拟合出一条焊缝的骨架中心线，在这条中心线计算焊缝的长度，由于该骨架中心线是模拟焊接过程的运动轨迹，所以由此计算得到的焊缝长度是准确的，同时通过极坐标变换将焊缝展开，对展开后的焊缝计算每个位置的宽度，并计算平均宽度；
S5：通过上述S4步骤对焊缝的每个位置长度和宽度测量结果进行规格判定。
3.根据权利要求2所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述锂电池模组busbar焊缝外观检测算法还包括3D检测算法，其3D检测算法如下；
S1-1：首先使用3D相机采用线扫方式进行采集，采集到模组单边的整条焊缝的3D深度图，利用vpp工具对整条焊缝进行分割，来获取单个焊缝；
S2-1：通过上述S1-1步骤获取到单个焊缝，在焊缝的四周选择出4个区域，作为高度基准区域；
S3-1：通过上述S2-1步骤计算出4个区域的平均高度值，以该值作为高度基准值，利用高斯滤波操作来过滤噪点，实现图像平滑预处理，对平滑后的图像进行阈值二值化，来定位铝钯孔位置，并以高度基准值将铝钯孔填充，达到屏蔽铝钯孔效果，避免误将铝钯孔判定爆孔；
S4-1：通过上述S3-1步骤利用高度基准值来检测是否存在爆孔和余高，并测量爆孔深度值和焊渣余高值；
S5-1：通过上述S4-1步骤对测量出的余高和爆孔结果，进行最后的规格判定。
4.根据权利要求3所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述根据2D检测算法中S1分割模型得到的焊缝二值图像与收集的各类形态的焊缝图进行对比，对焊缝进行精确标注，排除干扰项，使其二值图像上保留焊缝。
5.根据权利要求4所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述分割模型提取焊缝，并测出重心，根据重心与拟合的中心线进行测量，推出焊缝的长度。
6.根据权利要求5所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述根据2D检测算法中S4的骨架中心线为基础，利用极坐标变换测量出焊缝的宽度。
7.根据权利要求6所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述根据3D检测算法中S1-1的3D相机线扫焊缝并分割，提取单条焊缝，计算焊缝的平均高度值。
8.根据权利要求7所述的一种锂电池模组busbar焊缝外观检测算法，其特征在于：所述3D相机检测的平均高度值为基准，实现图像平滑处理，用于定位铝钯孔，防止铝钯孔与爆孔混合。
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