極耳褶皺缺陷的識別
2022-10-28
在卷繞工序中，容易產生極耳褶皺等缺陷，但是極耳的褶皺對后續的電芯應用會帶來嚴重的安全風險，因此生產過程中的缺陷檢測環節必不可少。
在卷繞工序中，容易產生極耳褶皺等缺陷，但是極耳的褶皺對后續的電芯應用會帶來嚴重的安全風險，因此生產過程中的缺陷檢測環節必不可少。
金屬工件作為制造業中不可或缺的重要組成部分，其表面瑕疵不但影響美觀，更會影響工件的使用性能，使產品安全性降低，由于這些工件表面光滑，同時具有高反光等特性，檢測時會影響被測物的特征提取，無論是人工檢測還是機器檢測都有很大的難度。
CCD、CMOS等固件越來越成熟，圖像敏感器件尺寸不斷縮小，像元數量和數據率不斷提高，分辨率和幀率的提升速度可以說日新月異，產品系列也越來越豐富，在增益、快門和信噪比等參數上不斷優化，通過核心測試指標(MTF、畸變、信噪比、光源亮度、均勻性、色溫、系統成像能力綜合評估等)來對光源、鏡頭和相機進行綜合選擇，使得很多以前成像上的難點問題得以不斷突破。
新能源鋰電池外殼現在光靠人眼檢測已經有很大的局限性，人工檢測的效率和準確率并不高存在誤檢漏檢風險，并且無法持續穩定的高強度完成重復性的檢測工作，會造成疲勞、速度慢，主判斷會受各種影響從而有不穩定性，由于生產的人工成本也越來越高，精質視覺研發了一臺視覺檢測系統專門針對鋰電池外殼缺陷的問題進行檢測。
在現代食品自動化生產中，涉及多種檢測、測量，如礦泉水中的異物檢測、飲料瓶蓋印刷質量檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等。這類應用的共同特點是連續大規模生產和對外觀質量要求非常高。通常這種高度重復的工作只能通過人工目測來完成，我們經常會看到在一些工廠的現代化流水線后面有成百上千的檢驗工人來執行這一過程。不僅給工廠增加了巨大的勞動力和管理成本，而且仍無法保證100%的檢驗合格率(即“零缺陷”)。
機器視覺中優質的成像是第一步，由于不同材料物體表面反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說是機器視覺檢測要攻克的第一個難關。比如現在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時候問題都卡在不同缺陷的集成成像上。
機器視覺系統主要由三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。而圖像的獲取是機器視覺的核心，圖像的獲取系統則是由光源、鏡頭、相機三部分組成。光源的選取與打光合理與否可直接影響至少30%的成像質量。所以光源是機器視覺系統中非常重要的一部分。
器視覺解決了人類一個非常嚴重的問題，不穩定，人工目檢是勞動非常枯燥和辛苦的行業，無論你設計怎樣的獎懲制度，都會發生比較高的漏檢率。但是機器視覺檢測設備則沒有疲勞問題，沒有情緒波動，只要是你在算法中寫好的東西，每一次都會認真執行。在質控中大大提升效果可控性。
基于機器視覺的檢測方法是利用CCD相機獲取橋梁表觀圖片，然后運用計算機處理后自動識別出裂縫圖像，并從背景中分離出來然后進行裂縫參數的計算的方法，它具有便捷、直觀、精確、非接觸、再現性好、適應性強、靈活性高、成本低廉的優點，能解放勞動力，排除人為干擾，具有很好的應用前景。
鋼帶生產過程中需要實時進行有效的質量控制，及時發現不合格產品。影響帶鋼質量的主要因素在其表面，由于帶鋼原料鋼卷的表面缺陷的軋制工藝過程中形成的表面缺陷是造成廢、次品的主要原因，因此必須加強對帶鋼表面缺陷的監測，通過監測，對于加強軋制工藝管理，剔除廢品、減少原材料浪費、提高成材率、改善工人勞動條件都有重要的意義。