【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉和智能制造领域，尤其涉及一种基于机器视觉的锂电池壳体焊接质量检测方法。
技术介绍
1、方形动力电池的顶盖焊接是封装工艺的重要工序，焊接的质量关乎产品的性能和安全。随着动力电池的市场需求不断扩大，对于安全、性能、品质要求不断提升，全新的智能制造技术得以应用在生产过程中，激光焊接也并入全自动化生产线中，高要求的焊缝质量检测也成为生产线的重要一环。
2、传统的检测方法主要是人工使用各种工具测量目检，费时费力且精度不高，存在漏检和误检的情况，无法满足高速高质量的生产需求。近年来，基于机器视觉的二维测量技术迅速发展，因具有非接触、高精度、高效率等优点而被广泛用于许多工业检测领域。但二维视觉测量只能用于测量物体表面信息，无法获取物体的空间坐标信息，如物体平面度、高度、体积，且特别依赖于光照和颜色、灰度变化，测量精度易受环境、光照等条件的影响。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于机器视觉的锂电池壳体焊接质量检测方法，能够提高焊接质量检测的效率和稳定性，大幅降低漏检率和误检率，保证产品的生产质量。
2、为了实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于机器视觉的锂电池壳体焊接质量检测方法，包括以下步骤：s1、通过测量焊缝的形状信息以获取焊缝的形状数据；s2、对步骤s1中获取的形状数据进行预处理，得到焊缝剖面轮廓线；s3、在步骤s2得到的焊缝剖面轮廓线上拟合出母材基线；s4、以母材基线为辅助提取焊缝剖面轮廓线的几何尺寸特征点
3、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤s1中采用线结构光传感器来测量焊缝的形状信息；所述步骤s2中预处理包括将形状数据组织化并去除噪声干扰和误差。
4、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述壳体为长方体形，在所述步骤s1中测量焊缝的形状信息时，使线结构光传感器正对焊缝，线结构光传感器的光线与焊缝相邻的两个壳体表面的夹角为45°。
5、作为本专利技术的一种优选技术方案，在所述步骤s1中测量焊缝的形状信息时，将锂电池壳体置于测量架上，测量架上设置有倾斜45°的斜面，测量机下方设置平移台。
6、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤s1中的形状数据是将线结构光传感器获得的每个点的深度数据与平移台的参数组织起来构成可以表示焊缝表面形状信息的点云数据；所述步骤s2中预处理是通过条件滤波和统计滤波的方法去除点云数据的噪声和误差。
7、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述焊缝剖面轮廓线为垂直于焊缝方向的平面与焊缝表面的交线；焊缝剖面轮廓线两端的直线段为原材料平面，且两条直线垂直；中间的曲线部分为焊缝剖面轮廓线；在实际的检测过程中焊缝剖面轮廓线从预处理后的点云数据中采样；用直线拟合两端代表原材料平面的线段，拟合出的直线为辅助后续处理的母材基线；基线存在左右两条，需要将轮廓线分为左右两段并拟合两次。
8、作为本专利技术的一种优选技术方案，拟合母材基线时采用基于随机采样一致性的直线拟合算法，以避免数据中存在的大比例外点的影响。
9、作为本专利技术的一种优选技术方案，在步骤s4中提取焊缝剖面轮廓线的几何尺寸特征点包括焊缝轮廓的两端端点和高度参考点；以母材基线为辅助，计算焊缝剖面轮廓线到基线的距离，基于滑动窗口内的积分初步确定端点的可能位置；再基于焊缝剖面轮廓线的曲率进行精确定位；在搜索端点位置的同时确定焊接是否存在咬边并确定咬边特征点。
10、作为本专利技术的一种优选技术方案，焊缝成型几何尺寸测量即根据焊缝两端点、高度参考点、基线以及两基线的交点综合分析确定焊缝的宽度、高度和位置指标是否满足质量要求；同时根据端点和咬边特征点判断咬边的大小是否满足质量要求。
11、作为本专利技术的一种优选技术方案，检测焊缝的气孔、爆点等表面缺陷，在上述几何特征点的基础上提取焊缝剖面轮廓线突变的段，采用递归法进行分段，以曲线到两端点连线的距离最大值为分段点，递归三层分为8段；计算分析各段曲线和端点连线距离均值以及相邻段端点连线的斜率变化，找出其中过于异常的段，在两端点附近计算曲率以精确端点位置；以相邻异常轮廓线之间的缺陷变化有一个从小变大再变小的过程来精确判断是否存在此类缺陷并定位表面缺陷的位置。
12、采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术基于线结构光的三维重建方法，利用激光三角法成像测量，能快速重建激光扫过表面的三维形貌信息，能够提高焊接质量检测的效率和稳定性，大幅降低漏检率和误检率，保证产品的生产质量。
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1.一种基于机器视觉的锂电池壳体焊接质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述步骤S1中采用线结构光传感器来测量焊缝的形状信息；所述步骤S2中预处理包括将形状数据组织化并去除噪声干扰和误差。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述壳体为长方体形，在所述步骤S1中测量焊缝的形状信息时，使线结构光传感器正对焊缝，线结构光传感器的光线与焊缝相邻的两个壳体表面的夹角为45°。
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于：在所述步骤S1中测量焊缝的形状信息时，将锂电池壳体置于测量架上，测量架上设置有倾斜45°的斜面，测量机下方设置平移台。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：所述步骤S1中的形状数据是将线结构光传感器获得的每个点的深度数据与平移台的参数组织起来构成可以表示焊缝表面形状信息的点云数据；所述步骤S2中预处理是通过条件滤波和统计滤波的方法去除点云数据的噪声和误差。
6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述焊缝剖面轮廓线为垂直于焊缝方向的平
7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于：拟合母材基线时采用基于随机采样一致性的直线拟合算法，以避免数据中存在的大比例外点的影响。
8.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于：在步骤S4中提取焊缝剖面轮廓线的几何尺寸特征点包括焊缝轮廓的两端端点和高度参考点；以母材基线为辅助，计算焊缝剖面轮廓线到基线的距离，基于滑动窗口内的积分初步确定端点的可能位置；再基于焊缝剖面轮廓线的曲率进行精确定位；在搜索端点位置的同时确定焊接是否存在咬边并确定咬边特征点。
9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于：焊缝成型几何尺寸测量即根据焊缝两端点、高度参考点、基线以及两基线的交点综合分析确定焊缝的宽度、高度和位置指标是否满足质量要求；同时根据端点和咬边特征点判断咬边的大小是否满足质量要求。
10.根据权利要求9所述的检测方法，其特征在于：检测焊缝的气孔、爆点等表面缺陷，在上述几何特征点的基础上提取焊缝剖面轮廓线突变的段，采用递归法进行分段，以曲线到两端点连线的距离最大值为分段点，递归三层分为8段；计算分析各段曲线和端点连线距离均值以及相邻段端点连线的斜率变化，找出其中过于异常的段，在两端点附近计算曲率以精确端点位置；以相邻异常轮廓线之间的缺陷变化有一个从小变大再变小的过程来精确判断是否存在此类缺陷并定位表面缺陷的位置。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的锂电池壳体焊接质量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述步骤s1中采用线结构光传感器来测量焊缝的形状信息；所述步骤s2中预处理包括将形状数据组织化并去除噪声干扰和误差。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述壳体为长方体形，在所述步骤s1中测量焊缝的形状信息时，使线结构光传感器正对焊缝，线结构光传感器的光线与焊缝相邻的两个壳体表面的夹角为45°。
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于：在所述步骤s1中测量焊缝的形状信息时，将锂电池壳体置于测量架上，测量架上设置有倾斜45°的斜面，测量机下方设置平移台。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：所述步骤s1中的形状数据是将线结构光传感器获得的每个点的深度数据与平移台的参数组织起来构成可以表示焊缝表面形状信息的点云数据；所述步骤s2中预处理是通过条件滤波和统计滤波的方法去除点云数据的噪声和误差。
6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述焊缝剖面轮廓线为垂直于焊缝方向的平面与焊缝表面的交线；焊缝剖面轮廓线两端的直线段为原材料平面，且两条直线垂直；中间的曲线部分为焊缝剖面轮廓线；在实际的检测过程中焊缝剖面轮廓线从预处理后的点云数据中采样；用直线拟合两端代表原材料平面的线段，拟合出的直线为辅助后续处理的母材基...
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