CN116148262A - 一种铝壳电池外观检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种铝壳电池外观检测方法，包括以下步骤：(1)采用2.5D和3D相机获取铝壳电池待检测部位的图像；(2)对2.5D和3D相机获取的图像进行图像预处理；对2.5D和/或3D相机获取的图像进行图像增强；(3)采用传统算法和AI判定对2.5D和3D相机获取的图像判定外观是否不良。本发明通过采用2.5D和3D相机综合获取铝壳电池待检测部位的图像，2.5D相机和3D相机扫描得到的多张不同角度、光源的图像和带有高度信息的图像，实现铝壳电池的多角度、多方位外观信息获取，并通过进行图像预处理和增强提高铝壳电池外观检测的精度。此外，本发明在对图像进行外观不良判定时，采用传统算法和AI判定进行判定，进一步提高铝壳电池外观检测的精度。
Description
技术领域
本发明涉及外观检测技术领域，具体涉及一种铝壳电池外观检测方法。
背景技术
汽车动力的电池多采用铝壳包装的锂电池。在铝壳电池的生产过程中，由于生产工艺的原因，铝壳电池的外表面会出现鼓包、凹坑、划痕、脏污、电解液残留、防爆阀膜破损等缺陷；这些外观上缺陷会导致一方面会导致铝壳电池外观不整，另一方面还会影响铝壳电池的性能，因此在铝壳电池在生产的过程中需要对铝壳电池的外观进行检测，剔除外观合格的产品。目前，铝壳电池的外观检测主要以人工检测和传统机器视觉算法进行检测。然而，人工检测可靠性和效率都比较低，不利于提高企业生产效益。传统机器视觉算法，利用二维图像信息进行缺陷检测容易受到样品颜色、光照条件、现场环境等的影响，导致对外观特征的提取不足且外观特征的准确性不高，容易出现误检或者漏检。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种铝壳电池外观检测方法，能有效提高铝壳电池外观检测的效率和精度。
本发明采用以下技术方案：
一种铝壳电池外观检测方法，包括以下步骤：
(1)采用2.5D和3D相机获取铝壳电池待检测部位的图像；
(2)对2.5D和3D相机获取的图像进行图像预处理；对2.5D和/或3D相机获取的图像进行图像增强；
(3)采用传统算法和AI判定对2.5D和3D相机获取的图像判定外观是否不良。
本发明的进一步说明，所述的2.5D相机一次扫描多张不同角度光源的图像；所述2.5D相机一次扫描多张不同角度光源的图像进行预处理和增强后合成不同类型的图片；所述的3D相机一次扫描输出带有高度信息的图像。所述的2.5D相机和3D相机通过扫描多张不同角度、光源的图像和带有高度信息的图像，实现铝壳电池的多角度、多方位外观信息获取，并通过进行图像预处理和增强提高铝壳电池外观检测的精度。
本发明的进一步说明，所述的2.5D相机获取图像时，包括标准图、正反射图、漫反射图、光泽比率图和形状图；所述的3D相机获取图像时，包括3D高度图和3D灰度图。
所述的正反射图与漫反射图用于识别划痕、磨伤。所述的光泽比率图和形状图组合使用，识别多种外观不良。所述的3D高度图和3D灰度图用与识别凹凸不平等高度方向的外观不良。
本发明的进一步说明，所述的形状图包括形状图1和形状图2。所述的形状图1和形状图2为不同角度获取的形状图。
本发明的进一步说明，所述的传统算法和AI判定对2.5D和3D相机获取的图像判定时，包括以下步骤：
(1)对图像进行图像配准，以工件的左上角为原点，配准至同一坐标系下；
(2)通过AI算法，获取疑似区域平面特征数据；在疑似区域带入高度图，获取高度特征数据；
(3)特征数据带入规则算法，综合判定铝壳电池的外观是否不良。
本发明的优点：
本发明通过采用2.5D和3D相机综合获取铝壳电池待检测部位的图像，2.5D相机和3D相机扫描得到的多张不同角度、光源的图像和带有高度信息的图像，实现铝壳电池的多角度、多方位外观信息获取，并通过进行图像预处理和增强提高铝壳电池外观检测的精度。此外，本发明在对图像进行外观不良判定时，采用传统算法和AI判定进行判定，进一步提高铝壳电池外观检测的精度。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步说明。
实施例1：
一种铝壳电池外观检测方法，包括以下步骤：
(1)采用2.5D和3D相机获取铝壳电池待检测部位的图像；
(2)对2.5D和3D相机获取的图像进行图像预处理；对2.5D和/或3D相机获取的图像进行图像增强；
(3)采用传统算法和AI判定对2.5D和3D相机获取的图像判定外观是否不良。
实施例2：
该实施例与实施例1的不同之处在于：所述的2.5D相机一次扫描多张不同角度光源的图像；所述2.5D相机一次扫描多张不同角度光源的图像进行预处理和增强后合成不同类型的图片；所述的3D相机一次扫描输出带有高度信息的图像。所述的2.5D相机和3D相机通过扫描多张不同角度、光源的图像和带有高度信息的图像，实现铝壳电池的多角度、多方位外观信息获取，并通过进行图像预处理和增强提高铝壳电池外观检测的精度。
本实施例与实施例1的工作原理相同。
实施例3：
该实施例与实施例2的不同之处在于：所述的2.5D相机获取图像时，包括标准图、正反射图、漫反射图、光泽比率图和形状图；所述的3D相机获取图像时，包括3D高度图和3D灰度图。
所述的正反射图与漫反射图用于识别划痕、磨伤。所述的光泽比率图和形状图组合使用，识别多种外观不良。所述的3D高度图和3D灰度图用与识别凹凸不平等高度方向的外观不良。
本实施例与实施例1的工作原理相同。
实施例4：
该实施例与实施例3的不同之处在于：所述的形状图包括形状图1和形状图2。所述的形状图1和形状图2为不同角度获取的形状图。
本实施例与实施例1的工作原理相同。
实施例5：
该实施例与实施例4的不同之处在于：所述的传统算法和AI判定对2.5D和3D相机获取的图像判定时，包括以下步骤：
(1)对图像进行图像配准，以工件的左上角为原点，配准至同一坐标系下；
(2)通过AI算法，获取疑似区域平面特征数据；在疑似区域带入高度图，获取高度特征数据；
(3)特征数据带入规则算法，综合判定铝壳电池的外观是否不良。
本实施例与实施例1的工作原理相同。
以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种铝壳电池外观检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)采用2.5D和3D相机获取铝壳电池待检测部位的图像；
(2)对2.5D和3D相机获取的图像进行图像预处理；对2.5D和/或3D相机获取的图像进行图像增强；
(3)采用传统算法和AI判定对2.5D和3D相机获取的图像判定外观是否不良。
2.根据权利要求1所述的一种铝壳电池外观检测方法，其特征在于：所述的2.5D相机一次扫描多张不同角度光源的图像；所述2.5D相机一次扫描多张不同角度光源的图像进行预处理和增强后合成不同类型的图片；所述的3D相机一次扫描输出带有高度信息的图像。
3.根据权利要求1所述的一种铝壳电池外观检测方法，其特征在于：所述的2.5D相机获取图像时，包括标准图、正反射图、漫反射图、光泽比率图和形状图；所述的3D相机获取图像时，包括3D高度图和3D灰度图。
4.根据权利要求1所述的一种铝壳电池外观检测方法，其特征在于：所述的形状图包括形状图1和形状图2。
5.根据权利要求1所述的一种铝壳电池外观检测方法，其特征在于：所述的传统算法和AI判定对2.5D和/或3D相机获取的图像判定时，包括以下步骤：
(1)对图像进行图像配准，以工件的左上角为原点，配准至同一坐标系下；
(2)通过AI算法，获取疑似区域平面特征数据；在疑似区域带入高度图，获取高度特征数据；
(3)特征数据带入规则算法，综合判定铝壳电池的外观是否不良。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116626053A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 宁德微图智能科技有限公司 | 一种电芯蓝膜的缺陷检测方法及装置 |
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