基于三維圖像的電池極片定位檢測(cè)系統(tǒng)

引 言

科技信息時(shí)代，人們對(duì)手機(jī)的需求量巨大。與此同時(shí)， 手機(jī)電池的需求數(shù)量十分龐大，且在加工生產(chǎn)過程中，電池的質(zhì)量也非常重要。目前，工業(yè)領(lǐng)域中對(duì)手機(jī)電池外觀缺陷的檢測(cè)精度要求越來越高，在電池制造過程中，對(duì)表面缺陷的檢測(cè)大多是人工檢測(cè)。由于生產(chǎn)線勞動(dòng)強(qiáng)度比較高，整個(gè)檢測(cè)過程中，檢測(cè)人員易疲勞，導(dǎo)致檢測(cè)效率降低，且會(huì)有很多不合格電池流入市場(chǎng)，因此很難達(dá)到檢測(cè)要求與檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。這些問題將嚴(yán)重影響整個(gè)企業(yè)的形象，而且將不合格電池返廠進(jìn)行二次加工也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本增長(zhǎng)。

國(guó)外研究中，Y.K.RYU 提出一種基于機(jī)器視覺的焊點(diǎn)檢測(cè)架構(gòu)，該架構(gòu)分為兩層，提取出焊點(diǎn)的 9 個(gè)特征，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)焊點(diǎn)圖像進(jìn)行識(shí)別 [1]。N.Mar 提出一種自動(dòng)焊點(diǎn)識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)，先對(duì)圖像作 Hough 變換，然后對(duì)焊點(diǎn)圖像進(jìn)行定位，通過顏色變換將圖像轉(zhuǎn)換為 YIQ 圖像，再通過圖像分割算法將分割圖像進(jìn)行離散余弦變換得到圖像特征，最后對(duì)缺陷圖像進(jìn)行分類。國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者提出焊點(diǎn)檢測(cè)算法。蔡念等提出利用形態(tài)因子與曲率建立焊點(diǎn)特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠有效地實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)質(zhì)量檢測(cè) [2]。

用三維激光掃描儀對(duì)待檢測(cè)物體進(jìn)行線掃描，便可獲得待測(cè)物表面的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。三維圖像掃描技術(shù)是一種立體測(cè)量技術(shù)，它所獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)除了具有幾何位置信息，某些還具有顏色信息、強(qiáng)度信息等。三維激光掃描技術(shù)與傳統(tǒng)三維重建技術(shù)相比，具有精度高、速度快，能大幅節(jié)約時(shí)間與成本的優(yōu)點(diǎn)。

1 基于二維平面的檢測(cè)方法

在手機(jī)電池的加工檢測(cè)中，焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)十分重要，關(guān)乎著電池的使用壽命。本文二維平面檢測(cè)過程包括圖像預(yù)處理濾波、圖像對(duì)比度增強(qiáng)、邊緣輪廓檢測(cè)、圖像分割等。

圖像濾波是指在最大化保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制，按照處理方式的不同，可分為空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波。工業(yè)檢測(cè)大多要求檢測(cè)速度快且能實(shí)時(shí)監(jiān)控，為了減少運(yùn)算量，多采用空域?yàn)V波方式。

根據(jù)中值濾波的排序規(guī)則，可縮小像素間的灰度差異， 并能完全消除處于灰度值兩端的突變像素，在去噪的同時(shí)能夠較好地保護(hù)圖像的邊緣與細(xì)節(jié)，特別適用于消除散粒噪聲、椒鹽噪聲等。濾波過程可如下表示 ：

g（x，y）=med{ f（x+? x，y+?y），（? x，?y）∈ W} （1）式中：med 表示取中值操作；f（x，y）與 g（x，y）分別表示中值濾波之前與之后的像素灰度；? x，?y 分別表示距離中心像素的水平與垂直偏移量；W 表示以（x，y）為中心的鄰域像素集合。

Canny 邊緣檢測(cè)算法于 1986 年由 John Canny 提出，被廣泛應(yīng)用于各類圖像處理系統(tǒng)中，是一種公認(rèn)的具有良好邊緣檢測(cè)性能的檢測(cè)方法。Canny 邊緣檢測(cè)算法主要遵循的原則為 ：能夠盡可能多地標(biāo)識(shí)出圖像中的實(shí)際邊緣，標(biāo)識(shí)出的邊緣要盡可能與實(shí)際圖像中的實(shí)際位置接近。該算子有著濾波、增強(qiáng)、檢測(cè)等多階段的優(yōu)化算子。焊盤內(nèi)部極片定位圖片如圖 1 所示，根據(jù)此圖可進(jìn)行極片定位檢測(cè)。

在極片定位檢測(cè)過程中，由于光照不均，極片與焊盤的分界線比較模糊。存在干擾因素的極片檢測(cè)圖如圖 2 所示， 此兩幅圖為同一環(huán)境下的圖片，由于生產(chǎn)過程中前站未處理好導(dǎo)致光照反射造成干擾。此時(shí) Canny 算法在該檢測(cè)過程中失效，導(dǎo)致檢測(cè)不準(zhǔn)確。

圖 1 焊盤內(nèi)部極片定位圖片

圖 2 存在干擾因素的極片檢測(cè)圖

2 基于三維高度的檢測(cè)方法

利用三維激光掃描儀可獲得物體的三維空間坐標(biāo)，該掃描儀基于激光測(cè)量原理進(jìn)行設(shè)計(jì)。其工作原理為 ：在測(cè)量過程中，發(fā)射器向待測(cè)物表面發(fā)射激光，當(dāng)激光到達(dá)待測(cè)物表面時(shí)產(chǎn)生漫反射，通過反射光線計(jì)算出發(fā)射器與待測(cè)物的空間距離，求出垂直與水平方向的角度值，根據(jù)待測(cè)物大小調(diào)節(jié)激光掃描范圍大小，通過設(shè)置三維激光儀的移動(dòng)測(cè)量速度獲取待測(cè)物的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與原始三維點(diǎn)云模型 [3]。

采用三角測(cè)距法進(jìn)行距離測(cè)量的測(cè)距原理如圖 3 所示。

激光發(fā)射器發(fā)射出一束激光，經(jīng)過掃描棱鏡掃描待測(cè)物表面并反射回去，該反射光通過透鏡成像原理在 CCD 上成像。已知基線與發(fā)射光的角度為 α，基線與入射光的夾角為β，激光掃描儀的軸向自旋轉(zhuǎn)角度為 λ。將激光發(fā)射點(diǎn)作為坐標(biāo)原點(diǎn)，激光發(fā)射方向作為 X 軸正方向，以平面指向待測(cè)物且垂直于 X 軸的方向作為 Y 軸建立三維坐標(biāo)系 [2]，從而可計(jì)算出目標(biāo)點(diǎn)的三維坐標(biāo)為 ：

該測(cè)距法存在測(cè)量距離較短的局限性，故此方法較多適用于室內(nèi)測(cè)量與短距離測(cè)量。

利用 Canny 算法定位出極片邊緣后，就可利用線鐳射掃描儀掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的 Z 軸高度對(duì)該范圍內(nèi)的極片高度進(jìn)行檢測(cè)，從而判斷出極片的具體位置，以便后續(xù)找出打焊點(diǎn)的位置。在該檢測(cè)過程中，正面端極片高度的整體檢測(cè)時(shí)間為 5 s。焊盤表面三維圖像如圖 4 所示。

利用高度檢測(cè)可避開光照不均的影響。焊盤三維側(cè)面圖如圖 5 所示，上方區(qū)域?yàn)闃O片，下方區(qū)域?yàn)楹副P，根據(jù)極片高度即可輕松定位出極片位置。

3 結(jié) 語

本文利用三維機(jī)器視覺對(duì)極片進(jìn)行定位檢測(cè)，不僅可替代人工檢測(cè)，彌補(bǔ)二維視覺檢測(cè)缺陷，還可大大提高機(jī)器視覺的檢測(cè)效率與準(zhǔn)確率，同時(shí)也為企業(yè)節(jié)省了成本，具有極高的應(yīng)用價(jià)值。