本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法、装置及电子设备，具体涉及自动化检测技术领域。该方法包括获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像；确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息；当所述彩色图像或所述红外图像中存在锂电池的缺陷信息时，将所述缺陷信息与预设缺陷集合进行匹配，并将所述匹配成功的缺陷信息对应的锂电池确定为不合格品。通过获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像，利用彩色图像实现对锂电池的外观缺陷进行检测，利用红外图像实现对锂电池内部进行检测，从而避免了因人为检测导致的误检或漏检，进一步提高锂电池检测的准确性。进一步提高锂电池检测的准确性。进一步提高锂电池检测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及自动化检测
，具体涉及一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]在锂电池生产工艺中，人工检测存在着很多缺点，如检测不实时，人为判断标准不一，人为因素影响较多等，也会导致锂电池存在人为二次接触导致破损的情况。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法、装置及电子设备，以解决在锂电池的生产中，由于人为因素导致的检测不精准的问题。
[0004]根据第一方面，本申请实施例提供了一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像；确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息；当所述彩色图像或所述红外图像中存在锂电池的缺陷信息时，将所述缺陷信息与预设缺陷集合进行匹配，并将所述匹配成功的缺陷信息对应的锂电池确定为不合格品。
[0005]可选的，在获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像之后，包括：对所述彩色图像进行亮度和图像锐度调整；对所述红外图像进行灰度调整。
[0006]可选的，锂电池的缺陷信息包括缺陷长度、缺陷宽度及缺陷的面积尺寸的至少一种。
[0007]可选的，确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息，包括：获取锂电池的参考彩色图像和参考红外图像；将所述参考彩色图像与所述彩色图像进行对比和将所述参考红外图像与所述红外图像进行对比，并在所述彩色图像和所述红外图像中框选出与所述参考彩色图像和所述参考红外图像存在差异的差异信息；将所述差异信息确定为所述锂电池的缺陷信息。
[0008]可选的，确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息，还包括：获取所述缺陷信息的特征信息；将所述缺陷信息的特征信息与预设差异信息进行相似度计算；将满足阈值的相似度对应的缺陷信息确定为锂电池的缺陷信息。
[0009]可选的，将所述缺陷信息与预设缺陷集合进行匹配，并将所述匹配成功的缺陷信息对应的锂电池确定为不合格品，包括：提取所述预设缺陷集合中的预设的锂电池不合格数据；确定出所述缺陷信息中满足所述不合格数据的锂电池，将所述锂电池确定为不合格品。
[0010]根据第二方面，本申请实施例提供了一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测装置，包括：
[0011]获取模块，用于获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像；
[0012]确定模块，用于确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信
息；
[0013]匹配模块，用于当所述彩色图像和所述红外图像中存在锂电池的缺陷信息时，将所述缺陷信息与预设缺陷集合进行匹配，并将所述匹配成功的缺陷信息对应的锂电池确定为不合格品。
[0014]根据第三方面，本申请实施例提供了一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测系统，包括：
[0015]图像采集装置，用于采集锂电池的彩色图像和红外图像；
[0016]如上所述的锂电池缺陷检测装置，用于接收所述锂电池的彩色图像和红外图像，对所述锂电池的彩色图像和红外图像进行锂电池缺陷检测。
[0017]根据第四方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法。
[0018]根据第五方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法。
[0019]本申请提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法、装置及电子设备，通过获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像，利用彩色图像实现对锂电池的外观缺陷进行检测，利用红外图像实现对锂电池内部进行检测，从而避免了因人为检测导致的误检或漏检，进一步提高锂电池检测的准确性。
附图说明
[0020]通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：
[0021]图1为本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法的流程图。
[0022]图2为本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法中步骤S21至步骤S23的流程图。
[0023]图3为本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法中步骤S24至步骤S26的流程图。
[0024]图4为本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法中步骤S31至步骤S32的流程图。
[0025]图5为本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测装置的结构示意图。
[0026]图6为本申请实施例提供的锂电池缺陷检测系统的示意图。
[0027]图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没
有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]此外还应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本专利技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0030]需要说明的是，本申请方法可以应用于锂电池的生产线或电子设备的拼装产线中，以实现对锂电池外观以及内部缺陷进行检测，另外，本申请提供的方法还可以借助锂电池缺陷检测装置、锂电池缺陷检测系统等硬件结构或平台实现。
[0031]本申请方法的实施可以应用在锂电池缺陷检测系统中，该系统包括：图像采集装置和控制计算机，其中，图像采集装置与控制计算机之间可以是有线连接，也可以是通信连接。
[0032]图像采集装置可以包括红外摄像头和普通彩色摄像头，图像采集装置可以是间隔设置在流水线上，实现对锂电池缺陷的实时检测。
[0033]控制计算机接收图像采集装置传输的彩色图像和红外图像，并利用锂电池缺陷检测方法对锂电池的缺陷进行检测。
[0034]如图1所示，图1为本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法的流程示意图。本申请实施例提供的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，包括：
[0035]S1，获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像。
[0036]在本实施例中，当待检测锂电池通过流水线的传输带移动到图像采集点后，由图像采集装置/装备接收到控制指令后对待检测锂电池的外观影像和红外影像进行采集。其中，图像采集装置可以是红外摄像头采集锂电池的红外影像，普通摄像本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像；确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息；当所述彩色图像或所述红外图像中存在锂电池的缺陷信息时，将所述缺陷信息与预设缺陷集合进行匹配，并将匹配成功的缺陷信息对应的锂电池确定为不合格品。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，在获取待检测锂电池的彩色图像和红外图像之后，包括：对所述彩色图像进行亮度和图像锐度调整；对所述红外图像进行灰度调整。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，所述锂电池的缺陷信息包括缺陷长度、缺陷宽度及缺陷的面积尺寸的至少一种。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息，包括：获取锂电池的参考彩色图像和参考红外图像；将所述参考彩色图像与所述彩色图像进行对比和将所述参考红外图像与所述红外图像进行对比，并在所述彩色图像和所述红外图像中框选出与所述参考彩色图像和所述参考红外图像存在差异的差异信息；将所述差异信息确定为所述锂电池的缺陷信息。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述彩色图像和所述红外图像中是否存在锂电池的缺陷信息，还包括：获取所述缺陷信息的特征信息；将所述缺陷信息的特征信息与预设差异信息进行相似度计算；将满足阈值的相似度对应的缺陷信息确定为锂电池的缺陷信息。6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：田中海，马彦林，许敬宇，易立坚，李君，
申请(专利权)人：深圳英博达智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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