[发明专利]一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法，建立连接器模板数据集，采集被检测连接器的图像，对采集的电池连接器原始图像进行图像裁剪截取该矩形窗区域的图像，将裁剪图像进行倾斜校正得到校正后图像，对图像进行重构的到图像完成图像预处理，图像预处理完成后分别采用独立检测方法对连接器的位置、连接器FPC基板露铜、连接器中央区域瑕疵、连接器五金部件缺陷和连接器塑料部件缺陷进行检测，采用动态模板更新机制实时更新检测模板，以已校正图像为基础建立坐标系，对缺陷进行分类、定位标记并将检测结果输出，可对连接器常见的歪斜/偏移、FPC板露铜、五金缺陷、塑料缺陷、中心区域瑕疵等质量问题进行检测，实时性好、检测率较高。

技术领域

本发明属于机器视觉自动化表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法。

背景技术

检测电池的保护板连接器是电池组装加工过程中的重要步骤，电池FPC连接器由于受来料本身或电池组装过程等影响，会造成的外观不良，如连接器偏移/歪斜、连接器焊接少锡/多锡、连接器塑胶本体破损变形、五金部分变形/缺失、连接器脏污等。这些缺陷可直接导致产品功能性不良，影响产品的使用性能，因此此工序成为产品质量监控的重要环节。

目前国内产品仍使用传统人工检测方法，即利用简单的CCD投影设备或放大镜等对产品的外观进行人工判断。人工检测的方法操作简单，但检测速度慢，容易引入误判，检测缺乏客观标准。此外，在对每块电池的进行检测前，首先需要识别电池的ID，即进行电池条码的扫描识别，而当前是以人工手持扫码器对每块电池逐一扫描并录入信息，同样面临上述问题。为降低企业人力成本，提高生产力，势必需要研发出一套高效、可靠、稳定的连接器外观在线自动检测系统。

为实现电池连接器的自动化检测，国内外相继出现了各项技术，大致分为两类：现实世界图像检测法，主要利用光学设备进行图像采集，将采集到的图像利用图像处理技术分析和识别，从而检测产品的质量。X射线无损检测是近年来发展起来的新兴技术，主要对其内部构造进行高分辨率检测，主要分为2D图像检测法、3D图像检测法。但该技术还不能摆脱人工干预，且速度较慢，因此应用范围有限。针对自动视觉检测方面的应用，国内已出现一些检测系统，但主要用于低端检测，而国外一些先进的自动化检测设备售价高昂，使国内众多企业难以接受。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法，可对连接器常见的歪斜/偏移、FPC基板露铜、五金缺陷、塑料缺陷、中心区域瑕疵等质量问题进行检测，实时性好、检测率较高。

本发明采用以下技术方案：

一种基于机器视觉的电池连接器质量检测方法，建立连接器模板数据集，采集被检测连接器的图像，对所采集到的电池连接器原始图像进行图像裁剪截取该矩形窗区域的图像C，将裁剪图像C进行倾斜校正得到校正后图像C′，对图像C′进行重构的到图像D完成图像预处理，图像预处理完成后采用独立检测方法分别对连接器的位置、连接器FPC基板露铜、连接器中央区域瑕疵、连接器五金部件缺陷和连接器塑料部件缺陷进行检测，根据检测结果采用动态模板更新机制实时更新检测模板，最后以已校正图像D为基础建立坐标系，对缺陷进行分类、定位标记并将检测结果输出。

具体的，图像预处理包括以下步骤：

A1、采集一幅无缺陷、无偏移倾斜的连接器原始图像，在该图像中截取连接器区域图像M，提取其特征值并保存，以ID的形式标记，为后期模板匹配做准备。同时计算连接器区域图像的宽w与高h，作为连接器的尺寸；

A2、应用步骤A1建立的模板数据集在待测图像中搜索并定位连接器的位置，此时得到了连接器中心在图像中的位置坐标(x_c,y_c)、倾斜角α与尺寸w×h；在原始图像中开一个宽2w、高2h、倾斜角α的矩形窗，开窗尺寸应大于连接器FPC板尺寸；在原始图像中截取该矩形窗区域的图像C，完成裁剪；