工业上为了能够更好的保证质量必须剔除不合格品，但一般检测验证的方法是人工操作，质检员目视产品，对合格或不合格的商品进行分类。 这样的话，在消耗大量劳动力的同时，会导致运营上的巨大损失。 另外，人工检测会带来人为的影响，轻易造成产品质量不稳定，导致漏检、误检。 机器视觉检测技术的出现，彻底改变了这一现状。
机器视觉主要是配备工业相机、工业镜头、工业光源和系统软件的工业平板电脑。 通过视觉检查技术自动识别图像的“必要信息”，在检测缺陷和防止缺陷产品向消费者流通方面具有不可估量的价值。
机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个很重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用场景范围随工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的加快速度进行发展，有力地推动了机器视觉的发展。
机器视觉检测技术是一种无接触、无损伤的自动检验测试技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器（CCD摄像机）获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。
机器视觉，最重要的包含图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理模块。
图像获取模块由工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成，其功能是完成产品表面图像的采集。在光源的照明下，通过光学镜头将产品表面成像于相机传感器上，光信号先转换成电信号，进而转换成计算机能处理的数字信号。目前工业用相机主要基于CCD或CMOS芯片的相机。CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
图像分析模块则是对图像处理完成后的进一步深化，将其与标准值进行比对，从而对缺陷部分进行标记。
数据管理模块则是对分析挑拣出的缺陷图片存储管理，例如对布匹，储存每一卷布所检测出的缺陷类型、缺陷大小、缺陷位置、缺陷数量等，从而方便进行质量管理控制，调整生产环节中相关因素的影响。
锂电池盖壳锂电池生产中对电池的外观要求极其苛刻，而锂电池自动化机器视觉检测设备具其优势之一操作调试简便，其次检测速度快，测量尺寸精度高，稳定性很高可靠等优势。随着数字工厂人机一体化智能系统的发展慢慢的变多的企业都开始机器视觉检测系统，优点表面划痕、凹坑、凸起、脏污形变等都会影响电池的安全性能表面厚度、平面度、内外径等各项尺寸以及划痕、磕碰伤等各项外观缺陷。
1.检测结果统计不良率数据化，解决了检测结果受人工检测主观意愿、情绪、视觉疲劳等人的因素的影响，检测精度高，检测结果稳定可靠；2. 检测速度600pcs/min，提高了生成效率，可代替9名员工检测，节约了人力成本；3.可按照每个客户锂电池盖大小，设计与产品大小相匹配的上料振动盘及导轨；4.可实时监控产品，数据存储，便于质量分析、反复训练。
“自动化机器视觉电池盖帽检测设备”适用于新能源行业缺陷尺寸检测。该设备配备了9台高像素工业相机，系统会将产品稳定清晰的图片传给图像处理系统，然后通过识别图像特征，分析锂电池盖各种缺陷或者尺寸的特征信息，同时光源系统可根据图像进行亮度监控，如有异常产品，系统会给出异常信号，输出OK或NG信号，吹气阀会自动将产品归类到对应的下料盒。
可供使用的相机为4K或8K线扫描相机，具体使用何种相机取决于厂家所要求的生产线工作速度和检测精度水平。例如，具有26-KHz线毫米宽的锂电池纸，并能准确地发现阳极和阴极极片是不是真的存在0.01毫米级的缺陷。8K线K线扫描相机的精度提高一倍，但其工作速度相对地也会放缓一半。
在实践中，自动化检测并不总是基于硬件的规格进行简单地计算。高级校准工具可为线性、非线性和透视图像失真校正提供助力，前沿的软件算法则能消除或尽可能减少图像中多余的噪声，以突出显示重要的图案、特征或边缘。
将电池帽放置于一定要求的成像系统下，通过相机获取电池帽图片。对图片信息进行预处理，通过内置软件进行快速匹配，完成对不同缺陷的识别和分类，并将判定结果反馈给上级主控系统，由主控系统根据识别结果向执行机构发布指令，完成电池帽的缺陷分选工作。
检测系统由上料盘、输送带、检测工位 1、变位机、检测工位2、分选机和料筐组成。上料盘通过连续振动，将电池盖帽按照顺序要求和姿态要求排列并转入输送带；输送带按照设定的速度传输电池帽并依次通过检验测试工位1、变位机、检测工位2 和分选机；输送带上设置有编码器，可记录每个进入检测系统的电池帽的实时位置，在检测系统内将产品的实时位置、采集图片和识别结果等几种信息一一对应关联 。
检测工位1设置了一套成像系统，包括1台顶部相机、3台侧面相机和1台光源，顶部相机在电池帽的上方，对电池帽点焊面成像并拍照取样。3台侧面相机围绕电池帽四周呈120°夹角均匀分布，相机轴线°夹角，实现电池帽四周成像并拍照取样；变位机将电池帽180°翻转，使电池帽弧焊面朝上。检测工位2设置有另一套成像系统，包括1台顶部相机和1台光源，对电池帽弧焊面成像并拍照取样。每道检测工位后均设置分选机，系统根据识别分类结果，向分选机发送指令，分选缺陷电池帽。
相机拍摄的视频照片经过图片预处理、特征识别、识别结果和分类 4个步骤，实现图像特征的识别分类，并将结果上传至主控系统，再通过分选机构，实现电池帽的分选。每次获得的图片连同一一对应的识别结果等数据再上传至服务器，由事先编制好的筛选软件，将处于概率范围内的图片筛选出来，由人工定期筛查；人工智能网络模型将根据筛查。结果更新算法和识别模型，逐步的提升识别正确率。
电池盖帽的主要缺陷类别为：弧焊类，焊不上、虚焊、漏焊、偏移、炸点；点焊类，漏焊、焊穿、点偏、炸黑、炸珠；其他类，尺寸、装配(漏装、错装等)、外观、涂胶。针对以上缺陷的特点、缺陷判断依据及缺陷发生概率等因素，用图像处理和神经网络模型识别分 析相结合的方法对缺陷进行识别分类。
解码之后的视频是分层结构，视频分为若干个场景，每个场景分为若干个镜头，每个镜头包含 1 个或多个关键帧。采用基于图像信息的关键帧提取方法，计算每1帧前后的像素变化值，即可对视频进行时空切片，得到1个完整电池盖帽的图像。
在获取电池盖帽图像并处理完毕后，提取灰度化后的图像，用霍夫圆检测算法检测该帧中电池盖 帽是否完整，然后使用直方图均衡法进行图像增强来突出盖帽特征，使用高斯滤波对其进行降噪。使用开闭运算进行去毛边、去噪点，再用 OpenCV 软件中的快速匹配算法得到旋转矫正后的盖帽，以便于后续使用模板匹配等办法来进行对比识别。针对电池盖 帽缺陷的识别分类，制定了3 种处理模式。
弧焊类缺陷处理模式：利用 Canny 边缘检测算法进行边缘提取，判断边缘是不是满足需求，因此可直接识别出漏焊、偏移、炸点等缺陷。对于焊不上、虚焊等复杂问题的检测，可使用神经网络方案再进行仔细的检测。点焊类缺陷处理模式：对于漏焊、点偏、焊 穿等显而易见的缺陷，可使用霍夫圆检测确定能包住的最小圆并提取出来，以分水岭算法识别焊点个数、焊点位置是不是正常和焊点是否被焊穿，其他缺陷可使用神经网络方案进行仔细的检测。其他类缺陷处理模式：尺寸问题的解决可通过阈值分割提取边缘后，识别外圆边与规范圆的匹配程度来确定盖帽尺寸的规范性；装配问题是需要检测盖帽是否发生圈裂、圈伤、圈缺口等缺陷，采用模板匹配即可成功识别。
特征成像：电池盖帽的表面特征如弧焊、点焊等，尺寸很小且 1个电池盖帽由多个零件组成，零件材料涉及金属材料及在允许电压下不导电的材料，因此要考虑的角度和影响因素较多。经测试发现，选择1 200 万像素的面阵相机，搭配红色环形光源，可满足检验测试要求的成像效果，能轻松的获得清晰特征图片。
图片处理：将采集到的电池盖帽正反面图片用灰值化和滤波处理后进行霍夫圆提取，能满足 模板匹配方案中缺陷识别的要求，同时也能直接输入神经网络进行训练。
总的来说，视觉检测系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适合人工作业的工作环境或人工视觉难以满足规定的要求的场合，使用机器视觉来替代人工视觉，大幅度的提升生产效率和生产的自动化程度。
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