基于机器视觉的锂电池极片涂布缺陷检测系统设计

摘要

在节能减排的大环境下，混合动力汽车作为新能源汽车得到迅猛发展，而动力电池作为其核心部件，质量安全尤为重要。锂电池极片在涂覆、辊压等环节中，表面容易产生划痕、露箔等缺陷，这些缺陷会严重影响电池的质量和使用寿命。现有的检测方法主要是基于机器视觉的非接触检测方法，通常采用两台面阵CCD相机分别对极片两侧进行检测，通过同轴光照明得到了很好的检测效果。但是，由于现有的检测都是在涂布或极耳焊接的过程中进行的，需要在生产设备上留出足够的检测空间，这样不仅增加了检测成本，而且检测的灵活性大大降低。
　　本文针对合肥国轩高科动力能源有限公司提出的检测要求，在现有型号的极耳焊接机上完成对极片的在线检测。本系统主要利用线阵CCD相机和特制光源解决动力电池生产过程中极片涂布露箔等缺陷问题，突破了半透半反射成像、极片缺陷的智能化区域识别等关键技术，实现了极片极耳焊接过程中双面缺陷的在线检测，增加了检测的灵活性，容易对其功能进行扩展，对于提高检测效率、降低检测成本具有重要意义。本系统检测的最小缺陷区域为0.2*0.2mm，检测速度大于15m/min，可用于各类动力电池生产行业的极片缺陷检测。本文首先对极片缺陷检测系统的原理进行了阐述，研究了系统的总体构成和主要硬件参数的计算；其次，通过对光源的设计实现了均匀照明并对极片振动的影响及系统误差进行分析、校正；最后讨论了电池极片图像处理流程并进行了算法分析，结合实际应用提出新的目标标记快速算法，完成分类器设计，实现系统缺陷的自动分类识别。

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1.绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2国内外研究现状及分析

1.3机器视觉检测关键技术

1.4本文的主要研究工作

1.5章节安排

2.电池极片涂布缺陷检测系统设计与分析

2.1锂电池极片缺陷检测原理

2.2 电池极片涂布缺陷检测系统设计

2.3 系统检测流程

2.4本章小结

3.系统优化和光源设计

3.1 光路设计及光源设计

3.2系统振动的影响分析

3.3误差分析与实验校正

3.4 本章小结

4.极片表面的缺陷检测

4.1 极片表面主要缺陷特点分析

4.2 图像预处理

4.3 可疑区域快速检测

4.4 数学形态学处理

4.5 边缘检测

4.6 目标标记

4.7 本章小结

5.极片缺陷分类及实验分析

5.1缺陷的特征参数计算

5.2 特征选择

5.3 电池极片缺陷的识别分类流程

5.4 分类器设计

5.5 典型缺陷处理及实验分析

5.6本章小结

6.总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 前景展望

参考文献

致谢