基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法及系统。本发明专利技术的目的是提供一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法及系统。本发明专利技术的技术方案是：一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于：S1、获取材料上、下表面的图像；S2、基于图像灰度值将材料图像分割为涂布区域和非涂布区域；S3、识别涂布区域和非涂布区域的缺陷；测量获取材料图像上涂布的相关尺寸；S4、基于涂布区域和非涂布区域缺陷的缺陷特征，以及涂布相关尺寸判断材料是否合格；若不合格，则触发报警和/或将不合格原因发送至材料生产控制系统，为材料生产控制系统提供闭环控制反馈。本发明专利技术适用于通用视觉检测设备领域。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法及系统
本专利技术涉及一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法及系统。适用于通用视觉检测设备领域。
技术介绍
随着化石能源的不断减少以及化石能源的使用给环境带来的污染越来越严重，锂电池作为一种清洁能源，拥有绿色，高能量密度，可循环充电等优点，被广泛应用于电动车领域。锂电池在涂布生产制造过程中，电极表面缺陷和涂布尺寸不良对后续焊接工艺和电池寿命都会造成很大影响，在极端情况下甚至关系到电动汽车的安全问题，因此需要在生产制造过程中对缺陷和尺寸参数进行实时监控，可以提前发现产品质量问题，避免不必要的报废。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法及系统。本专利技术所采用的技术方案是：一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于：S1、获取材料上、下表面的图像；S2、基于图像灰度值将材料图像分割为涂布区域和非涂布区域；S3、识别涂布区域和非涂布区域的缺陷；测量获取材料图像上涂布的相关尺寸；S4、基于涂布区域和非涂布区域缺陷的缺陷特征，以及涂布相关尺寸判断材料是否合格；若不合格，则触发报警和/或将不合格原因发送至材料生产控制系统，为材料生产控制系统提供闭环控制反馈。步骤S2包括：通过图像灰度值，根据材料上铝箔基材为白色，涂布为黑色对进行检测区域ROI进行定位；在材料行进方向通过全局搜索找边和和线性拟合的方式确定涂布区域和非涂布区域的纵向边界，通过找边工具识别涂布区域的横向边界，将图像分割为涂布区域和非涂布区域。步骤S3包括：涂布区域和非涂布区域经过图像预处理和卷积神经网络算法识别出有缺陷的像素。所述缺陷特征包括缺陷长、宽、灰度值、形态特征、灰度范围。所述涂布的相关尺寸包括涂布宽度、左余白宽度、右余白宽度、涂布段长、留白长度、拖尾长度和上下涂布错位数据。所述上下涂布错位数据基于材料上表面和下表面图像结合位置偏差值进行计算。一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制系统，其特征在于，具有：相机Ⅰ，朝向材料上表面，用于采集材料上表面图像；光源Ⅰ，用于照亮材料上所述相机Ⅰ对应部位；相机Ⅱ，朝向材料上表面，用于采集材料上表面图像；光源Ⅱ，用于照亮材料上所述相机Ⅰ对应部位；编码器，该编码器的滚轮与材料接触，用于获取材料行进的长度，并在材料每行进一定长度后为相机Ⅰ、Ⅱ提供图像采集触发信号；上位机，具有处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法的步骤。所述位置偏差值基于所述相机Ⅰ和相机Ⅱ位置关系确定。沿材料行进方向依次设有下表面检测辊、主动辊和上表面检测辊，绕于下表面检测辊上的材料下表面朝外，绕于上表面检测辊上的材料上表面朝外；所述相机Ⅰ朝向位于上表面检测辊部位的材料，相机Ⅱ朝向部位的材料下表面检测辊部位的材料。所述编码器的滚轮与所述主动辊配合压紧材料。本专利技术的有益效果是：本专利技术将材料图像分割为涂布区域和非涂布区域，分区进行缺陷检测，并基于分割出的涂布区域和非涂布区域测量获取涂布的相关尺寸，根据缺陷和涂布尺寸判断材料是否合格。本专利技术同时对缺陷和测量数据进行实时监控，给产线提供多维度更全面的质量数据，使生产出来的产品更加可靠。附图说明图1为实施例中控制系统的结构示意图。图2、图3为实施例中涂布相关尺寸示意图。图4为实施例中系统的流程图。图中：1、光源Ⅰ；2、相机Ⅰ；3、锂电池电机材料；4、上表面检测辊；5、主动辊；6、编码器；7、相机Ⅱ；8、光源Ⅱ；9、下表面检测辊。具体实施方式如图1所示，本实施例为一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制系统，具有用于输送锂电池电机材料3的下表面检测辊9、主动辊5和上表面检测辊4，下表面检测辊9、主动辊5和上表面检测辊4沿锂电池电机材料3行进方向依次布置，绕于下表面检测辊9上的材料下表面朝外，绕于主动辊5上的材料上表面朝外，绕于上表面检测辊4上的材料上表面朝外。本实施例中质量控制系统具有上位机、相机Ⅰ、Ⅱ（8K像素工业级线扫相机配光学镜头）、光源Ⅰ、Ⅱ（LED线性光源）和编码器6，其中相机Ⅰ2朝向位于上表面检测辊4部位的材料，采集材料上表面图像；相机Ⅱ7朝向部位的材料下表面检测辊9部位的材料，采集材料下表面图像；光源Ⅰ1、光源Ⅱ8分别为相机Ⅰ2、相机Ⅱ7采集图像提供充足的照明。本实施例中编码器6安装于主动辊5周边，该编码器6上的滚轮与主动辊5配合压紧材料，材料行进时可带动编码器6上的滚轮转动，从而通过编码器6可获取材料行进的长度。编码器6在材料每行进一定长度后，为相机Ⅰ、Ⅱ提供图像采集触发信号，相机Ⅰ、Ⅱ接收到图像采集触发信号开始采集图像。如图4所示，本实施例中上位机具有处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下检测方法步骤：S1、获取由相机Ⅰ、Ⅱ采集的材料的上、下表面的图像；S2、通过图像灰度值，根据材料上铝箔基材为白色，涂布为黑色对进行检测区域ROI（Regionofinterest）进行定位，先在材料行进方向通过全局搜索找边和和线性拟合的方式确定涂布区域和非涂布区域的纵向边界，进而通过找边工具识别涂布区域的横向边界，将图像分割为涂布区域和非涂布区域；S3、识别涂布区域和非涂布区域的缺陷，测量获取材料图像上涂布的相关尺寸。缺陷检测和尺寸测量被分配到不同的线程中同步执行，在检测当前片的同时下一片的图像通过采集板卡传输到上位机缓存空间，当下一片的图像采集完成时，通过事件触发上位机软件启动下一片的检测，如此循环反复。在上位机的工作流程中，将多个相互之间没有冲突关系的任务并行运算可以大大提高软件运行的效率，从而保证缺陷检测和尺寸测量可以在同一套系统中完成。缺陷检测：涂布区域和非涂布区域经过图像预处理和卷积神经网络算法将有缺陷的像素识别出来，形成缺陷图片。根据缺陷长、宽、灰度值、形态特征、灰度范围等特征对缺陷进行分类，按照缺陷的严重度等级进行评分，如果在单位长度内某些严重缺陷的数量超出设定的阈值，判定为不合格产品。涂布的相关尺寸包括涂布宽度L2、左余白宽度L1、右余白宽度L3、涂布段长L4、留白长度L5、拖尾长度L6和上下涂布错位数据（如图2），其中涂布区域左边界和右边界的距离计算为涂布宽度，涂布区域左边界和箔材左边界的距离计算为左余白宽度，涂布区域右边界和箔材右边界的距离计算为右余白宽度，涂布区域上边界和下边界的距离计算为涂布段长，涂布区域上边界和上一片的下边界距离计算为留白长度，正常工艺下模头在每一片涂布的结尾处都会带有参差不齐的残留，从涂布结尾处到拖尾边界处的距离计算为拖尾长度，以上所有尺寸同时适用于上表面和下表面产品。本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于：/nS1、获取材料上、下表面的图像；/nS2、基于图像灰度值将材料图像分割为涂布区域和非涂布区域；/nS3、识别涂布区域和非涂布区域的缺陷；测量获取材料图像上涂布的相关尺寸；/nS4、基于涂布区域和非涂布区域缺陷的缺陷特征，以及涂布相关尺寸判断材料是否合格；/n若不合格，则触发报警和/或将不合格原因发送至材料生产控制系统，为材料生产控制系统提供闭环控制反馈。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于：
S1、获取材料上、下表面的图像；
S2、基于图像灰度值将材料图像分割为涂布区域和非涂布区域；
S3、识别涂布区域和非涂布区域的缺陷；测量获取材料图像上涂布的相关尺寸；
S4、基于涂布区域和非涂布区域缺陷的缺陷特征，以及涂布相关尺寸判断材料是否合格；
若不合格，则触发报警和/或将不合格原因发送至材料生产控制系统，为材料生产控制系统提供闭环控制反馈。


2.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于，步骤S2包括：
通过图像灰度值，根据材料上铝箔基材为白色，涂布为黑色对进行检测区域ROI进行定位；
在材料行进方向通过全局搜索找边和和线性拟合的方式确定涂布区域和非涂布区域的纵向边界，通过找边工具识别涂布区域的横向边界，将图像分割为涂布区域和非涂布区域。


3.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于，步骤S3包括：涂布区域和非涂布区域经过图像预处理和卷积神经网络算法识别出有缺陷的像素。


4.根据权利要求1或3所述的基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于：所述缺陷特征包括缺陷长、宽、灰度值、形态特征、灰度范围。


5.根据权利要求1所述的基于机器视觉检测和量测深度集成的质量控制方法，其特征在于：所述涂布的相关尺寸包括涂布宽度、左余白宽度、右余白宽度、涂布段长、留白长度、拖尾长度和上下涂布错位数据。

【专利技术属性】
技术研发人员：马琦东，李勇，
申请(专利权)人：杭州百子尖科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33