摘 要:隨著社會的進步,人們越來越關(guān)注環(huán)境問題,重視低碳能源的利用和發(fā)展。電能是較為經(jīng)濟、實用、清潔的能源并且其輸送和控制也較為便捷。目前電能的存儲是以電池作為介質(zhì),但電池在生產(chǎn)過程中,其表面容易出現(xiàn)裂痕、斑點等缺陷,這將會影響產(chǎn)品的性能和質(zhì)量。為彌補目前市面上人工檢測方法的不足,選用基于機器視覺的檢測系統(tǒng)實現(xiàn)方形電池表面缺陷檢測,從而保證檢測的準確性和高效性,同時還能降低成本并且滿足生產(chǎn)要求。選用Qt+Halcon作為機器視覺開發(fā)軟件,識別方形電池表面缺陷;采用MySQL數(shù)據(jù)庫和TCP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進行數(shù)據(jù)的傳輸和管理;根據(jù)所采用的圖像處理算法,設(shè)計出方形電池表面缺陷檢測系統(tǒng)的服務(wù)器和客戶端。結(jié)果表明,采用所設(shè)計系統(tǒng)能夠快速、準確地檢測出電池表面的缺陷,進而提高電池生產(chǎn)的質(zhì)量和效率,具有廣闊的應(yīng)用前景和較大的市場價值。
關(guān)鍵詞:機器視覺;圖像處理;方形電池;表面缺陷;缺陷檢測;新能源
中圖分類號:TP23 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2024)11-000-03
0 引 言
隨著人們的環(huán)保意識日益增強,新能源行業(yè)得到了快速發(fā)展,電動汽車和儲能電池等產(chǎn)品的需求也急劇增加。這一趨勢推動了電池生產(chǎn)行業(yè)的迅速發(fā)展和擴大。在當前的電池生產(chǎn)[1]過程中,特別是在高端應(yīng)用領(lǐng)域,如電動汽車、航空航天、醫(yī)療器械等,電池的品質(zhì)和可靠性是至關(guān)重要的因素。電池表面的缺陷不僅會影響其外觀,還會對電池的使用性能和安全性產(chǎn)生重要影響。因此,對電池表面缺陷進行快速、準確的檢測顯得尤為重要。
開發(fā)一種能夠?qū)崿F(xiàn)電池表面缺陷檢測[2]的系統(tǒng)不僅有助于提高電池生產(chǎn)的質(zhì)量和效率,更能促進環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展?;跈C器視覺的方形電池表面缺陷檢測系統(tǒng)是一種新型檢測系統(tǒng),它可以利用計算機視覺和圖像處理技術(shù)來檢測電池表面的缺陷。通過對電池表面圖像的處理和分析,可以快速、準確地檢測出電池表面的缺陷,提高電池生產(chǎn)的質(zhì)量和效率。該系統(tǒng)可以助力電池生產(chǎn)商確保產(chǎn)品質(zhì)量,有效提升生產(chǎn)效率,同時符合環(huán)保法規(guī),實現(xiàn)經(jīng)濟效益與社會效益的雙重提升。
1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
本系統(tǒng)的目標是實現(xiàn)方形電池表面缺陷的自動化檢測。如圖1所示,系統(tǒng)核心為主服務(wù)器,負責接收客戶端用戶數(shù)據(jù)以便后續(xù)統(tǒng)計。客戶端則負責身份驗證和圖像處理。在服務(wù)器和客戶端的通信中,本系統(tǒng)指定了一些功能的標準;同時考慮到程序運行的效率,本系統(tǒng)采用多線程技術(shù)控制TCP通信,增加了?;顧C制,以確保連接的穩(wěn)定。
1.1 服務(wù)器設(shè)計和程序
在設(shè)計服務(wù)器系統(tǒng)[3]時,服務(wù)器的硬件和軟件規(guī)格需要考慮到使用性能、可靠性、安全性、可維護性等因素。
Widget類[4]是本系統(tǒng)服務(wù)器的主界面類,主要是用來顯示數(shù)據(jù)和操作其他界面之間進行數(shù)據(jù)交互。所有的數(shù)據(jù)都通過Widget類進行中轉(zhuǎn)。
Widget的主要功能代碼包含:初始化Table表格、初始化數(shù)據(jù)庫、從數(shù)據(jù)集更新Table表格、用戶登錄檢測、用戶信息更改、TCP協(xié)議通信[5]。除了這些功能外,本系統(tǒng)還對服務(wù)器界面進行了一定的美化,在Qt框架中開發(fā)了一個類似于前端CSS的功能,叫做QSS。
1.2 客戶端設(shè)計和程序
客戶端程序設(shè)計包括登錄界面、IP地址配置界面、主程序界面,其中主程序界面是處理圖像的界面??蛻舳顺绦蛐枰軌?qū)崿F(xiàn)賬號登錄、數(shù)據(jù)輸入、參數(shù)設(shè)置、圖像處理和結(jié)果展示等功能。主要功能代碼包含用戶登錄功能、選擇檢測圖片、啟動相機捕捉功能、客戶端連接服務(wù)器TCP協(xié)議、電池表面檢測等程序的代碼。
1.2.1 用戶界面設(shè)計
客戶端的用戶界面的設(shè)計要求是簡潔易用、美觀大方。本系統(tǒng)使用先進的圖形界面工具Qt進行開發(fā)。主要界面包括登錄界面、數(shù)據(jù)輸入界面、參數(shù)設(shè)置界面和結(jié)果展示界面。
1.2.2 登錄和身份驗證
客戶端需要提供一個登錄界面,用戶通過輸入賬號和密碼才能登錄系統(tǒng)。在登錄時,客戶端將這些信息發(fā)送到服務(wù)器端進行身份驗證。如果身份驗證失敗,客戶端提示用戶重新輸入。
1.2.3 數(shù)據(jù)輸入
客戶端需要提供數(shù)據(jù)輸入界面,用戶可以在界面上傳需要檢測的方形電池圖片或者獲取客戶端攝像機捕捉的畫面。在上傳時,需要確保上傳的圖片格式正確,并且上傳的圖片不超過系統(tǒng)規(guī)定的大小。
1.2.4 參數(shù)設(shè)置
客戶端需要提供參數(shù)設(shè)置界面,用戶可以在這里設(shè)置檢測算法的參數(shù),例如靈敏度、閾值等??蛻舳诵枰峁┖线m的界面組件,以方便用戶進行設(shè)置。在設(shè)置時,需要提供適當?shù)南拗茥l件,以保證設(shè)置的參數(shù)符合系統(tǒng)要求。
1.2.5 圖像處理
客戶端需要實現(xiàn)利用圖像處理算法對上傳的方形電池圖片或視頻進行處理,進而檢測出表面劃痕等缺陷??梢允褂肏alcon等機器視覺庫來實現(xiàn)圖像處理功能[6-9]。最后將處理后的結(jié)果發(fā)送給服務(wù)器端作進一步處理。
1.2.6 結(jié)果展示
客戶端需要將處理結(jié)果展示給用戶,例如在界面上顯示缺陷的位置等信息。同時需要提供合適的界面組件,以方便用戶查看結(jié)果。
2 系統(tǒng)實際要求
在計算機視覺領(lǐng)域,圖像質(zhì)量是影響后期圖像識別效果和精度的重要因素。因此,在進行圖像分析之前,需要嚴格把控相機和鏡頭參數(shù),確保成像清晰;同時進行預(yù)處理以消除噪聲和無用信息,恢復(fù)真實有用的信息;增強關(guān)鍵信息的對比度,如輪廓和角點。這將為后續(xù)算法提供更加準確、可靠的輸入數(shù)據(jù),提高算法的準確性和穩(wěn)定性。
2.1 相機參數(shù)
本次設(shè)計選擇的相機是MV-CE200-10GM,像元尺寸為2.4 μm × 2.4 μm;靶面尺寸為1英寸;分辨率為5 472×3 648;位深度支持Mono 8/10/10p/12/12p;接口類型為GigE Vision V2.0和GenICam。
2.2 圖像采集與ROI區(qū)域選擇
采集系統(tǒng)使用Halcon軟件獲取MV-CE200-10GM相機的畫面,如圖2所示。通過Halcon對相機的參數(shù)進行調(diào)整和配置后得到畫面??紤]到圖像處理時存在的干擾因素,本系統(tǒng)采用全局閾值分割和仿射變換的方式選擇ROI區(qū)域[10],如圖3所示。
2.3 圖像預(yù)處理
本文通過均值濾波、中值濾波、傅里葉變換的方法對電池的4種不同表面,即側(cè)金屬面、底部貼膜、塑料殼(兩側(cè)磨砂面)、塑料殼(中間反光面)進行了預(yù)處理。其中側(cè)金屬面缺陷檢測中的圖像變量如圖4所示。
2.4 特征提取設(shè)計
Blob分析是一種基于圖像處理技術(shù)的目標檢測和跟蹤方法,可以識別圖像中的物體、區(qū)域或者其他感興趣的目標。本設(shè)計使用了Blob方法中的形態(tài)學操作和特征提取。形態(tài)學操作分為膨脹、腐蝕、開運算、閉運算、頂帽和底帽運算,本設(shè)計主要采用了膨脹和腐蝕操作,結(jié)果如圖5所示。
3 結(jié) 語
儲能技術(shù)是建設(shè)電力系統(tǒng)、推動低碳生活的關(guān)鍵支持技術(shù)。本文設(shè)計了基于機器視覺的方形電池缺陷檢測系統(tǒng),完成了方形電池缺陷的自動化檢測。從行業(yè)中自動化產(chǎn)線的實際需求出發(fā),使電池生產(chǎn)線的效率得到飛速提升。
注:本文通訊作者為劉偉。
參考文獻
[1]賈治堂,呂霞.一塊鋰電池帶動數(shù)百億級產(chǎn)業(yè)鏈[N].甘肅經(jīng)濟日報,2023-10-26(8).
[2]谷峰,王正家,昝傲,等.軟包裝鋰離子電池表面劃痕的檢測方法[J].電池,2023,53(5):514-518.
[3]易曉東,楊學軍.一個靈活的操作系統(tǒng)安全框架FMAC [J].計算機科學,2006,33(1):153-157.
[4]武靜.移動widget平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[D].北京:北京郵電大學,2010.
[5]劉超,張品,張仲博.“TCP通信過程”說課設(shè)計[J].中國教育信息化,2013(22):42-44.
[6]蔡植善,王朝陽,阮秀滄,等.基于機器視覺的導流片圖像識別定位方法[J].自動化應(yīng)用,2023,64(16):198-200.
[7]蔣延杰,謝蓉蓉,李云紅,等.基于圖像邊緣輪廓的角點檢測算法研究[J].電子設(shè)計工程,2022,30(21):185-188.
[8]王楊,王杰,劉劍歌,等.基于機器視覺的電樞缺陷檢測系統(tǒng)[J].組合機床與自動化加工技術(shù),2021(4):116-120.
[9]劉瑞媛,王澤源,劉曉敏,等.基于機器視覺的汽車精密零件缺陷檢測[J].軟件,2020,41(3):192-196.
[10]郭硯秋,苗長云,劉意.基于熱紅外圖像的帶式輸送機托輥故障檢測研究[J].工礦自動化,2023,49(10):52-60.
作者簡介:韓繼玲(2002—),女,研究方向為工業(yè)設(shè)計。
劉 偉(1982—),男,實驗師,研究方向為數(shù)控技術(shù)。
收稿日期:2023-11-05 修回日期:2023-12-08
基金項目:2023年大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃立項項目:完美電池認證官—圖像算法檢測系統(tǒng)設(shè)計(11310112305,202311463046Y)