極片外觀缺陷檢測(cè)

2022-07-29 14:48:14 精質(zhì)視覺(jué)

　　鋰電池現(xiàn)在已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的產(chǎn)品，其廣泛應(yīng)用于手機(jī)、移動(dòng)電源、藍(lán)牙耳機(jī)等產(chǎn)品當(dāng)中。

　　隨著電子產(chǎn)品的不斷升級(jí)，人們對(duì)鋰電池的質(zhì)量也提出了更多的要求。極片作為鋰電池生產(chǎn)的原材料，在生產(chǎn)過(guò)程中，會(huì)因?yàn)橥坎紮C(jī)、輥壓機(jī)的原因造成正負(fù)極片的露箔、暗斑、亮斑、劃傷、凹坑等缺陷。只有保證極片的質(zhì)量才能保證鋰電池的質(zhì)量，常規(guī)的人工檢測(cè)的方法不可能找出極片表面的所有缺陷，也難以保證極片的質(zhì)量。加之生產(chǎn)線的速度很高，人眼難以發(fā)現(xiàn)高速運(yùn)行中的缺陷，必然會(huì)造成漏檢。

　　為了解決這個(gè)問(wèn)題，業(yè)界引入了視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)代替人工檢測(cè)的方案。機(jī)器視覺(jué)方式檢測(cè)極片缺陷具有不接觸、無(wú)損、標(biāo)準(zhǔn)一致等優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)產(chǎn)線的運(yùn)行速度和產(chǎn)品幅寬，一般會(huì)選用4K、8K或者16K的線陣相機(jī)。在檢測(cè)算法上，博明視覺(jué)在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上，引入了深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行檢測(cè)。

　　深度學(xué)習(xí)可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)缺陷圖片進(jìn)而優(yōu)化模型，漏檢率<0.1%，誤檢率<1%。同時(shí)還可以根據(jù)客戶的需求，對(duì)缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)的分類，為產(chǎn)品工藝改善提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。以下是深度學(xué)習(xí)對(duì)于極片缺陷檢測(cè)部分效果。

　　瑕疵包括：輥壓印、劃痕、劃痕、劃傷、擦痕、擦痕。