[实用新型]一种电极图像检测系统

说明书

技术领域

本实用新型涉及检测技术，特别涉及一种电极检测技术。

背景技术

当前电池生产企业普遍采用人工对电极进行检测，即品检工人对成型电极逐一检查，挑选出次品电极。然而人工检测存在以下问题：

1、难以检出细微缺陷。许多缺陷微小，用肉眼难以分辨，导致次品漏检。

2、人工接触电极导致电极性状改变。人工检测时手与电极的接触、人呼吸产生的湿气使电极性状改变，影响电池性能。

3、人工检测存在标准不统一、疲劳等固有问题导致次品漏检。

4、需使用大量质检人员，成本高昂。

为解决上述问题，达到高精度自动化检测，本实用新型给出了一种替代人工对电极进行检测的方法。

实用新型内容

本实用新型提供一种电极图像检测系统，用于实现自动化高精度的电极检测。

一种电极图像检测系统，包括：传输带和采集电极图像的相机，电极放置于所述传输带上，其特征在于：所述相机固定安装于电极上方采集电极图像；计算机处理电极图像，判定其合格性，发现不合格电极时向机械手发出剔除信号，机械手将次品电极剔除。

本系统采用机器视觉技术，用相机代替人眼、计算机代替人脑的方法对产 品进行检测。相机对电极进行拍摄，图像传入计算机，由计算机软件处理电极图像，判定电极是否合格。在实际生产中，相机安装在电极分切(成型)机上，对电极进行拍摄，判定其合格性。

在此对电极进行判别的过程中用到数字图像处理和模式识别的技术。采用图像处理的方法对缺陷进行分割，采用模式识别的方法根据图像特征进行分类，判定其合格性，以及缺陷的种类。

附图说明

图1为电极图像检测系统结构图

具体实施方式

本系统采用相机代替人眼、计算机代替人脑的方法对电极进行检测。工业相机对电极进行拍摄，图像传入计算机，由计算机软件处理电极图像，判定电极是否合格。在实际生产中，相机安装在电极分切线上，相机对电极进行拍摄，判定其合格性，结构图如附图1所示。

实施例：

电极检测系统的主要实现过程如下：

一、图像采集

图像质量是电极检测检测精度的关键。在高速生产环境下，采集到高分辨率、稳定的图像，对系统的软硬件提出了很高的要求。本实施例中采用线阵相机2对图像进行采集。电极1在传输带5上运动，线阵相机2扫描其图像，形成一张电极的完整的高分辨率图像。

二、图像预处理

针对电极图像目标小、对比度低，高噪声等特点，用灰度级变换、直方图均衡化、高斯滤波、均值滤波等图像预处理的算法来提高图像的质量，降低噪 声，增强对比度。

三、边缘检测

检出电极中的缺陷可采用边缘检测的方法。边缘是指图像中灰度发生急剧变化的区域。图像灰度的变化情况可以用灰度分布的梯度来反映，给定连续图像f(x，y)，其方向导数在边缘法线方向上取得局部最大值。对于电极检测可以采用基于边缘提取的电池电极瑕疵检测技术。

四、特征提取和分类

针对检测出的电极边缘二值图像，利用数学形态学知识滤波去噪、提取缺陷目标的面积、周长、圆形度等特征参数，组成特征矢量，利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)来对缺陷种类进行识别、分类。

五、次品的剔除

分切刀3对电极进行分切。检测计算机发现次品电极后，给机械手4发出次品信息，机械手将其送入次品舱7，对于合格电极，机械手将其送入好品舱6。实现了对电极的检测与次品剔除。

本系统采用机器视觉技术，用相机代替人眼、计算机代替人脑的方法对产品进行检测。相机对电极进行拍摄，图像传入计算机，由计算机软件处理电极图像，判定电极是否合格。在实际生产中，相机安装在电极分切(成型)机上，对电极进行拍摄，判定其合格性。

在此对电极进行判别的过程中用到数字图像处理和模式识别的技术。采用图像处理的方法对缺陷进行分割，采用模式识别的方法根据图像特征进行分类，判定其合格性，以及缺陷的种类。