应用背景

  随着锂电池制造智能化、自动化程度的提升，机器视觉产品开始广泛地应用于锂电池设备生产的各个工段。GGII经过调研测算，电池单GWh产线对机器视觉需求的价值量中枢约为700万元，按照当前各家鲤电池厂商的扩产计划，到2025年的投产产能有望超过2TWh，相比于当前的产能，未投产产能累计超过1300GWh，其中潜在未释放的机器视觉订单需求超过90亿元。从电芯的生产前段、中段、后段各阶段工艺到模组PACK段，机器视觉应用非常广泛，渗透率的提升对锂电池品质管控带来了显著的提升。
  机器视觉的使用可避免人工操作带来的污染，可及时发现拦截批量不良品流向终端。除了改进品质管控外，通过视觉软件和算法对缺陷测量数据的分析可进一步为电池企业工艺改进方向和品质优化提供数据支持和决策依据。诸多应用优势，带来了机器视觉产品在锂电池制造中的应用规模快速提升。

系统简介

  电池极片在卷绕过程中会出现极片瑕疵、卷绕不整齐、极片超出隔膜等问题，卷绕工艺中视觉检测应用于生产方形、圆柱锂离子、钠离子电池裸电芯的多极耳、全极耳卷绕机等应用广泛。包括卷绕视觉在线检测正负极与隔膜的整齐度和卷针上面极耳翻折检测等，保证极片的对齐度一直在允许范围内，如果超出允许范围，视觉会将检测结果反馈到纠偏系统形成闭环，极片会根据纠偏系统进行位置校正，使对齐度保证在允许范围内。卷绕工艺视觉检测系统实现了自动检测、闭环管理、无需人工干涉整个流程不需要人工操作，自动检测，自动闭环。

系统构成

  由于卷绕过程中一直在运动且速度快、隔膜会略宽于极片，对成像形成一定的影响且安装空间有限。

  整个系统由4组CCD组成，分别由两组对卷绕入针前进行外侧在线监控，两组对卷绕入针后内侧在线检测。相机1检测外侧负极边缘与隔膜边缘的距离，相机2检测内侧隔膜到负极距离，相机3检测外侧隔膜到正极边缘的距离，同时检测极耳是否翻折，压入隔膜夹层，相机4检测内侧到正极的距离。

检测需求

  实时检测卷绕过程中，电芯内侧隔膜到正极的距离、隔膜到负极的距离。电芯外侧正极到隔膜的距离、负极到隔膜的距离。实时检测内外侧正极到负极的距离，隔膜到正极白边的距离、负极到正极白边的距离。*后统计实时检测数据呈现出来。

检测方案

  本系统图像处理采用新西旺专利技术亚像素边缘轮廓提取技术。获取所述亚像素点的灰度值，沿垂直于搜索方向获取所述检测区域内每一行或每一列的所述亚像素点的灰度平均值，用高斯卷积核模型对所述灰度平均值进行卷积获取，得到边缘强度值，根据边缘类型和所述边缘强度值获取*佳边缘点，再根据所述*佳边缘点拟合抛物线，所述抛物线的对称轴与所述旋转矩形的中心线的交点为*佳亚像素边缘点。

  基于高斯模型卷积的亚像素边缘点检测方法，通过设置卷积核宽度可以对任意强度的边缘图像进行边缘点检测，有效的提高了亚像素边缘点的检测精度和算法鲁棒性。
  在得到边缘的像素信息后需要进行图像像素信息的转换得到实际的物理距离。或者根据参考基准进行参考确定两个相机之间的融合关系。这里为客户提供了两个标定工具：