CN208555088U - 一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机 - Google Patents
一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN208555088U CN208555088U CN201820940671.XU CN201820940671U CN208555088U CN 208555088 U CN208555088 U CN 208555088U CN 201820940671 U CN201820940671 U CN 201820940671U CN 208555088 U CN208555088 U CN 208555088U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wall
- fixedly connected
- bottom plate
- rotating bar
- laser
- 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
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本实用新型涉及电动汽车技术领域,且公开了一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,包括机体,所述机体的底部固定连接有滑轮,所述机体内侧壁的底部均与底板的外侧面固定连接,所述底板的下表面固定连接有支撑板,所述支撑板远离底板的一侧面固定连接在机体的底部内壁。该基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,通过链条使无动力滚筒进行移动时电池外壳通过工业相机的下方,方便对电池外壳进行检测,无动力滚筒与垫层之间的摩擦力作用使无动力滚筒产生转动,保证电池外壳在移动的过程中发生转动,提高电池外壳检测的全面性,减少检测的时间,防止检测过程中对电池外壳的损伤,减少成本的浪费,提高检测的效率。
Description
技术领域
本实用新型涉及电动汽车技术领域,具体为一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机。
背景技术
目前锂电池作为新能源行业特别是电动汽车行业主要动里元件,虽然其从1970年诞生至今时间并不算长,但凭借能量密度高、循环使用寿命长等特点迅速占据了电动汽车电池市场的绝大部分江山。如今,在售电动汽车配备的锂电池主要有磷酸铁锂电池及三元锂电池两种,电动汽车需求量的飞速发展,也带动锂电池行业的飞速发展。但是现阶段,大部分锂电池生产厂商的外壳检测是通过人的肉眼进行观察检测的,所需人工成本大,检测效率低,误检,漏检率高。
实用新型内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本实用新型提供了一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,解决了人工检测容易对产品造成任何二次损伤,检测效率低,造成成本浪费的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,包括机体,所述机体的底部固定连接有滑轮,所述机体内侧壁的底部均与底板的外侧面固定连接,所述底板的下表面固定连接有支撑板,所述支撑板远离底板的一侧面固定连接在机体的底部内壁,所述机体正面和背面内壁的左侧分别与第一转动杆的两端转动连接,所述机体正面和背面内壁的右侧分别与第二转动杆的两端转动连接,所述第一转动杆和第二转动杆均位于底板的上方,所述第一转动杆的两端通过链条分别与第二转动杆的两端传动连接,两个所述链条远离第一转动杆和第二转动杆的一侧面均固定连接有耳板,且每两个耳板为一组,每组所述耳板的相对面分别与无动力滚筒的两端转动连接,所述机体底部内壁的左侧固定连接有电机,所述电机的输出轴固定连接有连接杆,所述连接杆远离电机输出轴的一端与机体正面的内壁转动连接,所述连接杆靠近机体内壁一端的表面固定套接有转动套,所述转动套的外壁通过同步带与第一转动杆传动连接,所述同步带位于链条的前侧,所述底板上表面的中部固定连接有支撑架,所述支撑架的上表面固定连接有垫层,所述垫层的上表面搭接无动力滚筒的底部,所述底板上表面的固定插接有清除通道,所述清除通道位于链条的前侧,所述清除通道的背面的开设有开口,所述清除通道的内部与底板的下方连通,机体底部内壁的右侧滑动连接有收集盒,所述机体内壁的背面固定连接有液压缸,所述液压缸远离机体内壁的一端固定连接有挡板,所述挡板的底部搭接在无动力滚筒的上表面,所述机体的顶部内壁固定连接有工业相机,所述机体的左侧壁固定插接有上料通道,所述机体的右侧壁固定插接有出料通道,所述上料通道和出料通道均位于底板的上方。
优选的,所述滑轮的数量为四个,四个所述滑轮的顶部分别固定连接在机体下表面的四角。
优选的,所述支撑架的宽度比两个链条之间的距离宽三厘米,且支撑架前侧壁和后侧壁的厚度为一厘米。
优选的,所述机体正面底部的右侧开设有通口,且收集盒的正面的大小为通口大小的四分之三。
优选的,所述上料通道位于机体内壁一端的下表面与无动力滚筒上表面的夹角为三十度,且上料通道下表面的右侧搭接在无动力滚筒的上表面。
优选的,所述机体的右侧内壁固定连接有收集板,所述出料通道的下表面与收集板上表面的右侧位于同一平面,且收集板下表面的左侧比右侧高两厘米。
(三)有益效果
与现有技术相比,本实用新型提供了一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,具备的有益效果:该基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,通过链条使无动力滚筒进行移动时电池外壳通过工业相机的下方,方便对电池外壳进行检测,无动力滚筒与垫层之间的摩擦力作用使无动力滚筒产生转动,保证电池外壳在移动的过程中发生转动,提高电池外壳检测的全面性,减少检测的时间,减少检测的时间,防止检测过程中对电池外壳的损伤,减少成本的浪费,提高检测的效率。
附图说明
图1为本实用新型结构正剖图;
图2为本实用新型第一转动杆结构侧剖图;
图3为本实用新型支撑架结构侧剖图;
图4为本实用新型液压缸结构侧剖图。
图中:1机体、2滑轮、3底板、4支撑板、5第一转动杆、6第二转动杆、7链条、8耳板、9无动力滚筒、10电机、11连接杆、12转动套、13同步带、14支撑架、15垫层、16清除通道、17收集盒、18液压缸、19挡板、20工业相机、21上料通道、22出料通道。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图,对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例,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他实施例,都属于本实用新型保护的范围。
请参阅图1-4,一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,包括机体1,机体1的底部固定连接有滑轮2,滑轮2的数量为四个,四个滑轮2的顶部分别固定连接在机体1下表面的四角,滑落2使装置便于移动,方便检测机的移动,机体1内侧壁的底部均与底板3的外侧面固定连接,底板3的下表面固定连接有支撑板4,支撑板4对底板3起到支撑作用,使底板3在承受压力使不易产生变形,减小检测时的误差,支撑板4远离底板3的一侧面固定连接在机体1的底部内壁,机体1正面和背面内壁的左侧分别与第一转动杆5的两端转动连接,机体1正面和背面内壁的右侧分别与第二转动杆6的两端转动连接,第一转动杆5和第二转动杆6均位于底板3的上方,第一转动杆5的两端通过链条7分别与第二转动杆6的两端传动连接,两个链条7远离第一转动杆5和第二转动杆6的一侧面均固定连接有耳板8,且每两个耳板8为一组,每组耳板8的相对面分别与无动力滚筒9的两端转动连接,机体1底部内壁的左侧固定连接有电机10,电机10的输出轴固定连接有连接杆11,连接杆11远离电机10输出轴的一端与机体1正面的内壁转动连接,连接杆11靠近机体1内壁一端的表面固定套接有转动套12,转动套12的外壁通过同步带13与第一转动杆5传动连接,同步带13位于链条7的前侧,底板3上表面的中部固定连接有支撑架14,支撑架14的宽度比两个链条7之间的距离宽三厘米,且支撑架14前侧壁和后侧壁的厚度为一厘米,支撑架14的上表面固定连接有垫层15,垫层15的上表面搭接无动力滚筒9的底部,底板3上表面的固定插接有清除通道16,清除通道16位于链条7的前侧,清除通道16的背面的开设有开口,清除通道16的内部与底板3的下方连通,机体1底部内壁的右侧滑动连接有收集盒17,机体1正面底部的右侧开设有通口,且收集盒17的正面的大小为通口大小的四分之三,机体1内壁的背面固定连接有液压缸18,液压缸18远离机体1内壁的一端固定连接有挡板19,挡板19的底部搭接在无动力滚筒9的上表面,机体1的顶部内壁固定连接有工业相机20,工业相机20的输出端与液压缸18的输入端电连接,在工业相机20检测到电池外壳不合格时,传递信号给液压缸18,液压缸18推动挡板19将不合格的电池外壳推入清除通道16内,完成筛选,机体1的左侧壁固定插接有上料通道21,上料通道21位于机体1内壁一端的下表面与无动力滚筒9上表面的夹角为三十度,且上料通道21下表面的右侧搭接在无动力滚筒9的上表面,机体1的右侧壁固定插接有出料通道22,机体1的右侧内壁固定连接有收集板,出料通道22的下表面与收集板上表面的右侧位于同一平面,且收集板下表面的左侧比右侧高两厘米,上料通道21和出料通道22均位于底板3的上方,通过链条7使无动力滚筒9进行移动时电池外壳通过工业相机20的下方,方便对电池外壳进行检测,无动力滚筒9与垫层15之间的摩擦力作用使无动力滚筒9产生转动,保证电池外壳在移动的过程中发生转动,提高电池外壳检测的全面性,减少检测的时间,防止检测过程中对电池外壳的损伤,减少成本的浪费,提高检测的效率。
该文中出现的电器元件均与外界的主控器及220V市电电连接,并且主控器可为计算机等起到控制的常规已知设备。
在使用时,电池外壳从上料通道21放置在各个无动力滚筒9之间,启动电机10,电机10输出轴带动连接杆11转动,连接杆11通道转动套12和同步带13带动第一转动杆5转动,第一转动杆5与第二转动杆6带动链条7进行移动,链条7通过耳板8使无动力滚筒9向右移动,垫层15与无动力滚筒9之间通过摩擦力作用使无动力滚筒9进行转动,无动力滚筒9使电池外壳向右移动的同时进行转动,工业相机20对电池外壳进行检测,不合格的产品进过挡板19前方时,液压缸18启动推动挡板19使电池外壳通过清除通道16进入收集盒17内,合格的电池外壳利用收集板通过出料通道22,完成检测。
综上所述,该基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,通过链条7使无动力滚筒9进行移动时电池外壳通过工业相机20的下方,方便对电池外壳进行检测,无动力滚筒9与垫层15之间的摩擦力作用使无动力滚筒9产生转动,保证电池外壳在移动的过程中发生转动,提高电池外壳检测的全面性,减少检测的时间,防止检测过程中对电池外壳的损伤,减少成本的浪费,提高检测的效率。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本实用新型的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本实用新型的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本实用新型的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,包括机体(1),其特征在于:所述机体(1)的底部固定连接有滑轮(2),所述机体(1)内侧壁的底部均与底板(3)的外侧面固定连接,所述底板(3)的下表面固定连接有支撑板(4),所述支撑板(4)远离底板(3)的一侧面固定连接在机体(1)的底部内壁,所述机体(1)正面和背面内壁的左侧分别与第一转动杆(5)的两端转动连接,所述机体(1)正面和背面内壁的右侧分别与第二转动杆(6)的两端转动连接,所述第一转动杆(5)和第二转动杆(6)均位于底板(3)的上方,所述第一转动杆(5)的两端通过链条(7)分别与第二转动杆(6)的两端传动连接,两个所述链条(7)远离第一转动杆(5)和第二转动杆(6)的一侧面均固定连接有耳板(8),且每两个耳板(8)为一组,每组所述耳板(8)的相对面分别与无动力滚筒(9)的两端转动连接,所述机体(1)底部内壁的左侧固定连接有电机(10),所述电机(10)的输出轴固定连接有连接杆(11),所述连接杆(11)远离电机(10)输出轴的一端与机体(1)正面的内壁转动连接,所述连接杆(11)靠近机体(1)内壁一端的表面固定套接有转动套(12),所述转动套(12)的外壁通过同步带(13)与第一转动杆(5)传动连接,所述同步带(13)位于链条(7)的前侧,所述底板(3)上表面的中部固定连接有支撑架(14),所述支撑架(14)的上表面固定连接有垫层(15),所述垫层(15)的上表面搭接无动力滚筒(9)的底部,所述底板(3)上表面的固定插接有清除通道(16),所述清除通道(16)位于链条(7)的前侧,所述清除通道(16)的背面的开设有开口,所述清除通道(16)的内部与底板(3)的下方连通,机体(1)底部内壁的右侧滑动连接有收集盒(17),所述机体(1)内壁的背面固定连接有液压缸(18),所述液压缸(18)远离机体(1)内壁的一端固定连接有挡板(19),所述挡板(19)的底部搭接在无动力滚筒(9)的上表面,所述机体(1)的顶部内壁固定连接有工业相机(20),所述机体(1)的左侧壁固定插接有上料通道(21),所述机体(1)的右侧壁固定插接有出料通道(22),所述上料通道(21)和出料通道(22)均位于底板(3)的上方。
2.根据权利要求1所述的一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,其特征在于:所述滑轮(2)的数量为四个,四个所述滑轮(2)的顶部分别固定连接在机体(1)下表面的四角。
3.根据权利要求1所述的一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,其特征在于:所述支撑架(14)的宽度比两个链条(7)之间的距离宽三厘米,且支撑架(14)前侧壁和后侧壁的厚度为一厘米。
4.根据权利要求1所述的一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,其特征在于:所述机体(1)正面底部的右侧开设有通口,且收集盒(17)的正面的大小为通口大小的四分之三。
5.根据权利要求1所述的一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,其特征在于:所述上料通道(21)位于机体(1)内壁一端的下表面与无动力滚筒(9)上表面的夹角为三十度,且上料通道(21)下表面的右侧搭接在无动力滚筒(9)的上表面。
6.根据权利要求1所述的一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机,其特征在于:所述机体(1)的右侧内壁固定连接有收集板,所述出料通道(22)的下表面与收集板上表面的右侧位于同一平面,且收集板下表面的左侧比右侧高两厘米。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201820940671.XU CN208555088U (zh) | 2018-06-19 | 2018-06-19 | 一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201820940671.XU CN208555088U (zh) | 2018-06-19 | 2018-06-19 | 一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN208555088U true CN208555088U (zh) | 2019-03-01 |
Family
ID=65487226
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201820940671.XU Active CN208555088U (zh) | 2018-06-19 | 2018-06-19 | 一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN208555088U (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110385282A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-29 | 浙江大学 | 机械装配中基于深度学习的多余物视觉检测系统与方法 |
CN112024423A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-12-04 | 安徽正熹标王新能源有限公司 | 一种用于电池表面的缺陷检测系统 |
CN113458014A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-10-01 | 马鞍山海森控电气有限公司 | 基于特征识别的废旧电池分类装置及分类方法 |
CN114951030A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-30 | 合肥工业大学智能制造技术研究院 | 一种应用于锂电池的表面缺陷检测装置 |
-
2018
- 2018-06-19 CN CN201820940671.XU patent/CN208555088U/zh active Active
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110385282A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-10-29 | 浙江大学 | 机械装配中基于深度学习的多余物视觉检测系统与方法 |
CN112024423A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-12-04 | 安徽正熹标王新能源有限公司 | 一种用于电池表面的缺陷检测系统 |
CN113458014A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-10-01 | 马鞍山海森控电气有限公司 | 基于特征识别的废旧电池分类装置及分类方法 |
CN113458014B (zh) * | 2021-06-25 | 2022-06-24 | 马鞍山海森控电气有限公司 | 基于特征识别的废旧电池分类装置及分类方法 |
CN114951030A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-30 | 合肥工业大学智能制造技术研究院 | 一种应用于锂电池的表面缺陷检测装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN208555088U (zh) | 一种基于激光与深度学习的锂电池缺陷检测机 | |
CN205550906U (zh) | 一种锂电池分拣机 | |
CN202387677U (zh) | 带扫描检测功能的锂电池成品电压内阻自动采集分选机 | |
CN203422320U (zh) | 一种检测圆锥滚子表面缺陷的检测装置 | |
CN209109638U (zh) | 一种塑料保持架产品的光学自动检测系统 | |
CN113064055A (zh) | 一种自动化芯片测试装置及方法 | |
CN203011852U (zh) | 基于视觉成像技术的轴承圆锥滚动体检测系统 | |
CN219266079U (zh) | 一种自动化检测装备 | |
CN209215247U (zh) | 一种玻璃绝缘子质检装置 | |
CN208810596U (zh) | 一种密封垫圈的自动检测分类装置 | |
CN218995107U (zh) | 一种新能源汽车电池缺陷视觉检测装置 | |
CN218067687U (zh) | 一种轴承滚子外观检查设备 | |
CN206489093U (zh) | 一种电动汽车锂离子电池专用电芯检测装置 | |
CN210243484U (zh) | 一种废液自动检测装置 | |
CN210385692U (zh) | 一种不锈钢搅拌装置 | |
CN208249020U (zh) | 一种废纸回收机 | |
CN219664464U (zh) | 一种全自动选片机 | |
CN209606426U (zh) | 一种用于水产养殖的水质检测装置 | |
CN219424991U (zh) | 一种高效电极缺陷检测装置 | |
CN203209329U (zh) | 一种圆锥滚子侧面检测系统 | |
CN217739227U (zh) | 一种连接器检测和挑选装置 | |
CN209246840U (zh) | 一种高精度智能全检机 | |
CN208282731U (zh) | 一种汽车检具的滑移机构 | |
CN220970008U (zh) | 激光封口检边机 | |
CN212932233U (zh) | 玻璃检测装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CP03 | Change of name, title or address | ||
CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 215000 East District of No. 3 Workshop of Suzhou Baishiji Automobile Service House, 2266 Sun Road, Xiangcheng District, Suzhou City, Jiangsu Province Patentee after: Suzhou Zhenchang Intelligent Technology Co., Ltd. Address before: 215000 No. 58 Nantian Cheng Road, Suzhou high speed railway, Jiangsu Patentee before: Suzhou Zhen Chang Yun Intelligent Technology Co., Ltd. |