检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法和外观图像检测系统技术方案

本申请公开一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法和外观图像检测系统。本申请的检测电池隔膜涂层表面缺陷方法，包括采用电池隔膜在线外观图像检测系统，对具有已知表面缺陷类型的电池隔膜进行检测，统计分析已知表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值，将各个表面缺陷类型的特征值汇集为样本档案，通过将样本档案与待测样品的检测值进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；表面缺陷类型包括漏涂、缠丝和黑点异物。本申请的检测方法，针对无法编程检测的漏涂、缠丝和黑点异物等表面缺陷，特别提供了一个含有这些表面缺陷特征值的样本库，通过将待测样品与样本库进行比较，就可以有效的检测出待测样品中相应的漏涂、缠丝和黑点异物等表面缺陷。

【技术实现步骤摘要】
检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法和外观图像检测系统
本申请涉及锂离子电池隔膜领域，特别是涉及一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法，以及检测电池隔膜涂层表面缺陷的外观图像检测系统。
技术介绍
近年来，国家对新能源产业大力扶持，动力电源相关领域迅猛发展。众所周知，隔膜是动力电源中不可或缺的材料。隔膜在结构上必须有一定直径的孔洞，以允许电解质中的离子通过，锂离子通过隔膜在正负极之间移动。但充放电过程中锂离子还原形成的晶体有可能刺穿隔膜，因而对隔膜的抗穿刺能力要求较高，并要求隔膜表面不允许有大孔径缺陷或肉眼可见的孔洞。将聚丙烯(缩写PP)薄膜通过单轴拉伸或双轴拉伸，可以制备一定孔径的薄膜以允许电解质通过而阻挠小颗粒；而PP薄膜表面涂覆一层保护材料，可以提高穿刺强度。然而具有涂层的PP隔膜在涂覆过程中容易出现漏涂、黑点异物、亮点等问题，影响了抗穿穿刺强度的进一步提高。因此，使用一种高效地检测方法检测涂层PP隔膜表面缺陷显得尤为必要。目前在锂电池隔膜行业内，普遍采用逻辑语言编写的程序调控缺陷检测装置来识别隔膜表面缺陷。通过编写含有宽度、高度、宽高比、最大光亮度、平均光亮度等特征值的逻辑语言，可对如沙眼、亮点、亮线等规则形状的缺陷进行高效的识别。但是，对于漏涂、缠丝、黑点异物等形状极其不规则的表面缺陷而言，难以通过编写汇编语言以控制缺陷检测装置来识别区分。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的新方法，以及检测电池隔膜涂层表面缺陷的外观图像检测系统。为了实现上述目的，本申请采用了以下技术方案：本申请的一方面公开了一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法，包括采用电池隔膜在线外观图像检测系统，对具有已知表面缺陷类型的电池隔膜进行检测，统计分析已知表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值，将各个表面缺陷类型的特征值汇集为样本档案，通过将样本档案与待测样品的检测值进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；表面缺陷类型包括漏涂、缠丝和黑点异物。需要说明的是，现有的在线外观图像检测系统中，可以通过编写程序，对沙眼、亮点、针孔等规则形状的缺陷进行识别，例如对一个点的宽度、高度、宽高比、亮度等进行判断，以确定是否为沙眼、亮点、亮线。但是，对于漏涂、缠丝、黑点异物这样形状极其不规则的表面缺陷则无法简单的通过宽度、高度、宽高比、亮度等进行判断，因此，无法通过编程语言实现其判断。但是，经过大量的试验和研究发现，对于某一个生产线而言，其出现的漏涂、缠丝、黑点异物等缺陷是可以统计分析的；也就是说，对于某一个固定的生产线，由于其各个步骤的工艺都是确定的，因此，出现的漏涂、缠丝、黑点异物并非完全没有规律。基于该发现，本申请提出，对现有出现的，带有漏涂、缠丝或黑点异物缺陷的隔膜进行统计分析，将这些漏涂、缠丝或黑点异物缺陷的形状、亮度等特征值，汇集为样本档案，通过比较待测样品是否具有这样的或类似的特征值，判断待测样品是否具有相应的表面缺陷类型。可以理解，作为样本档案，其统计的特征值越多，越全面，则其对于漏涂、缠丝或黑点异物的检测就越准确。并且，对于不同的生产线，其漏涂、缠丝或黑点异物的特征值可能会有所不同；只要按照本申请的专利技术思路重新建立样本档案即可。优选的，外观图像检测系统的硬件设备包括LED光源、收集光信号的摄像机和缺陷检测机箱；LED光源设置于电池隔膜正下方，摄像机设置于电池隔膜正上方与LED光源对应，缺陷检测机箱与摄像机信号连接，用于接收、存储并判断摄像机收集到的光信号。优选的，缺陷检测机箱包括实时检测模块、参数设置模块和智能分类模块；实时检测模块接收摄像机收集到的光信号，并调用参数设置模块中的样本档案，将接收的光信号与样本档案进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；智能分类模块提取实时检测模块的光信号和表面缺陷类型判断结果，对表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值进行统计分析，汇集到样本档案中，并将样本档案导入参数设置模块；参数设置模块接收并存储样本档案，以供实时检测模块调用，并且，参数设置模块接收用户指令进行光信号参数设置或表面缺陷类型定义。需要说明的是，在对已知表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值进行统计分析，建立样本档案时，表面缺陷类型是用户直接在参数设置模块中定义的，实时检测模块将光信号和用户定义的表面缺陷类型传输给智能分类模块，智能分类模块完成表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值进行统计分析，并汇集成样本档案，存储到参数设置模块。本申请的另一方面公开了一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的外观图像检测系统，外观图像检测系统的硬件设备包括LED光源、摄像机和缺陷检测机箱；LED光源设置于电池隔膜正下方，摄像机设置于电池隔膜正上方与LED光源对应，用于收集光信号；缺陷检测机箱包括实时检测模块、参数设置模块和智能分类模块；实时检测模块与摄像机信号连接，用于接收摄像机收集到的光信号，并调用参数设置模块中的样本档案，将接收的光信号与样本档案进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；智能分类模块提取实时检测模块的光信号和表面缺陷类型判断结果，对表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值进行统计分析，汇集到样本档案中，并将样本档案导入参数设置模块；参数设置模块接收并存储样本档案，以供实时检测模块调用，并且，参数设置模块接收用户指令进行光信号参数设置或表面缺陷类型定义。需要说明的是，本申请的外观图像检测系统，与现有的图像检测系统相比，其中一个改进点就是，增加了智能分类模块，用于建立样本档案，并将样本档案导入参数设置模块中；并且，在检测过程中，可以将漏涂、缠丝和黑点异物等表面缺陷的特征值储存入系统，用于下一次的检测判断；因此，本申请的外观图像检测系统可以认为是一个实时学习更新的系统。由于采用以上技术方案，本申请的有益效果在于：本申请的电池隔膜涂层表面缺陷检测的方法，针对无法编程检测的漏涂、缠丝和黑点异物等表面缺陷，特别提供了一个含有这些表面缺陷特征值的样本库，通过将待测样品与样本库进行比较，就可以有效的检测出待测样品中相应的漏涂、缠丝和黑点异物等表面缺陷。附图说明图1是本申请实施例中电池隔膜表面缺陷检测方法的流程框图；图2是本申请实施例中电池隔膜漏涂的部分检测结果图；图3是本申请实施例中电池隔膜缠丝的部分检测结果图；图4是本申请实施例中电池隔膜黑点异物的部分检测结果图。具体实施方式下面通过具体实施例和附图对本申请作进一步详细说明。以下实施例仅对本申请进行进一步说明，不应理解为对本申请的限制。实施例本例采用电池隔膜在线外观图像检测系统进行缺陷检测。对2卷隔膜表面缺陷样品进行了统计分析，其中包括220个漏涂缺陷、11个缠丝缺陷和96个黑点异物缺陷。本例的外观图像检测系统的硬件设备包括LED光源、收集光信号的摄像机和缺陷检测机箱；LED光源设置于电池隔膜正下方，摄像机设置于电池隔膜正上方与LED光源对应，缺陷检测机箱与摄像机信号连接，用于接收、存储并判断摄像机收集到的光信号。本例的缺陷检测机箱由实时检测模块、参数设置模块和智能分类模块组成；其中，实时检测模块接收摄像机收集到的光信号，并调用参数设置模块中的样本档案，将接收的光信号与样本档案进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；智能分类模块提取实时检测模块的光信号和表面缺陷类型判断结果，对表面缺陷类型的几何形本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法，其特征在于：包括采用电池隔膜在线外观图像检测系统，对具有已知表面缺陷类型的电池隔膜进行检测，统计分析所述已知表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值，将各个表面缺陷类型的特征值汇集为样本档案，通过将所述样本档案与待测样品的检测值进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；所述表面缺陷类型包括漏涂、缠丝和黑点异物。

【技术特征摘要】
1.一种检测电池隔膜涂层表面缺陷的方法，其特征在于：包括采用电池隔膜在线外观图像检测系统，对具有已知表面缺陷类型的电池隔膜进行检测，统计分析所述已知表面缺陷类型的几何形状、亮度等特征值，将各个表面缺陷类型的特征值汇集为样本档案，通过将所述样本档案与待测样品的检测值进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；所述表面缺陷类型包括漏涂、缠丝和黑点异物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述外观图像检测系统的硬件设备包括LED光源、收集光信号的摄像机和缺陷检测机箱；所述LED光源设置于电池隔膜正下方，所述摄像机设置于电池隔膜正上方与所述LED光源对应，所述缺陷检测机箱与所述摄像机信号连接，用于接收、存储并判断所述摄像机收集到的光信号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述缺陷检测机箱包括实时检测模块、参数设置模块和智能分类模块；所述实时检测模块接收摄像机收集到的光信号，并调用参数设置模块中的样本档案，将接收的光信号与所述样本档案进行比较，判断待测样品的表面缺陷类型；所述智能分类模块提取实时检测模块的光信号和表面缺陷类型判断结果，对表面缺陷类型的几何...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄涛，张胜刚，
申请(专利权)人：深圳中兴创新材料技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44