机器视觉系统在工厂自动化中起着至关重要的作用,并且在更多领域正在迅速发展。虽然机器视觉曾被认为仅仅是人类视觉的替代品,但如今它已成为质量和生产力的驱动力,能够捕获多维甚至不可见的微米级信息。
电池生产过程中,由于涂布机,辊压机造成的箔片,黑斑,亮点,出料,皱纹等一系列缺陷。涂层对电池的性能影响很大,电极涂层的一般过程是:放卷→张力控制→自动校正→涂层→烘干→自动校正→张力控制→卷绕。在涂装过程中,涂层,辊压连杆很可能导致极芯片缺陷,严重影响电池的性能和使用寿命,甚至爆炸,威胁人身安全和财产安全。
而目前对于板材缺陷检测,国内大多数厂家都采用传统的手工检测,检测效率低,由于受到工人主观因素的影响,漏检检查发生,不合格的纸张流向下一工序,铅为了严重后果,而且效率要求不断提高,基于机器视觉技术和数字图像处理技术的板材缺陷自动检测 将取代人工成为必然的发展方向。
1、精度高:可准确识别涂层划痕,极片损坏,极耳焊接不对称等现象,准确率远高于人眼检测。
2、客观可重复性:电池测试结果不受人为因素影响,如主观意图,情绪,视觉疲劳等,具有较高的可信度。
3、速度快,效率高,成本低:人眼观察时检测次数可达15m / min,机器视觉检测时检测次数可达60-80m / min,大大提高生产率,节省人工成本。
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