基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法及其裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及利用機(jī)器視覺和圖像處理技術(shù)進(jìn)行在線檢測的【技術(shù)領(lǐng)域】，主要涉及鋰電池涂布機(jī)現(xiàn)場利用機(jī)器視覺系統(tǒng)對非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷進(jìn)行在線檢測的方法，提供一種基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷在線自動(dòng)檢測方法，該方法采用三條水平掃描線的相鄰灰度點(diǎn)求差法得到灰度突變點(diǎn)，從而確定連續(xù)性薄膜區(qū)間，采用最優(yōu)閾值算法實(shí)現(xiàn)灰度圖像的二值化分割，對于二值化圖像采用保留大面積缺陷法定位缺陷目標(biāo)，提取缺陷幾何和投影特征作為識別參數(shù)，最后采用最小歐式距離實(shí)現(xiàn)缺陷目標(biāo)快速識別和分類。
【專利說明】基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法及其裝所屬【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及利用機(jī)器視覺和圖像處理技術(shù)進(jìn)行在線檢測的【技術(shù)領(lǐng)域】，主要涉及鋰電池涂布機(jī)現(xiàn)場利用機(jī)器視覺系統(tǒng)對非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷進(jìn)行在線檢測的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)鋰電池薄膜表面質(zhì)量檢測通過人工在線目測和離線成品抽檢實(shí)現(xiàn)的，只適合生產(chǎn)規(guī)模小的場合。人工檢測以主觀印象作為檢測標(biāo)準(zhǔn)，很難達(dá)到橫向的不同產(chǎn)品之間和縱向不同時(shí)間上檢測的一致性，加之受檢測速度和抽檢頻率的限制，以及受到人眼視覺靈敏度和分辨率的限制，人工檢測的產(chǎn)品質(zhì)量難以得到保證。此外，該方法對檢測人員的身體和心理都具有極大的損害。因而開發(fā)缺陷自動(dòng)檢測系統(tǒng)取代傳統(tǒng)的人工檢測，一直是鋰電池薄膜表面質(zhì)量檢測技術(shù)發(fā)展的目標(biāo)和方向。[0003]機(jī)器視覺技術(shù)是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置)將要檢測的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，這些數(shù)字信號再傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)要檢測的任務(wù)要求來設(shè)置檢測任務(wù)，然后記錄檢測結(jié)果或者根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于表面缺陷在線檢測，是表面質(zhì)量在線檢測一個(gè)新的研究方向。
[0004]針對非連續(xù)性、間隔有鋁膜的鋰電池薄膜，若采用常規(guī)針對連續(xù)性薄膜缺陷檢測算法會將鋁膜部分判斷為薄膜缺陷，產(chǎn)生誤判。通過突變點(diǎn)位置的尋找可以實(shí)現(xiàn)非連續(xù)性薄膜中連續(xù)性薄膜的提取，采用圖像最優(yōu)閾值的求解可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)性薄膜中缺陷和背景圖像的分割，缺陷圖像中的面積、長徑和短徑之比、周長、圓形度，在零度方向投影特征中的波形特征、脈沖特征、峰值特征、裕度特征、歪度值和峭度值的特征提取可以實(shí)現(xiàn)缺陷的識別和分類，最后可以根據(jù)缺陷的類型分析得出缺陷產(chǎn)生的是來自于環(huán)境因素、工藝因素或設(shè)備因素，這樣可以從源頭上杜絕和減少缺陷的再生，更好的提高質(zhì)量和降低生產(chǎn)成本。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的:提供一種基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷在線自動(dòng)檢測方法，其既可降低工人檢測勞動(dòng)強(qiáng)度，又可提高鋰電池薄膜的生產(chǎn)效率。
[0006]本發(fā)明的基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法，包括如下步驟:
[0007]閾值判斷法實(shí)現(xiàn)非連續(xù)性無缺陷薄膜中提取連續(xù)性無缺陷薄膜由步驟I實(shí)現(xiàn)，連續(xù)性缺陷薄膜模板特征值的構(gòu)建由步驟2實(shí)現(xiàn)。
[0008]步驟1、采用閾值判斷法實(shí)現(xiàn)非連續(xù)性無缺陷薄膜中提取連續(xù)性無缺陷薄膜；
[0009]步驟1.1、設(shè)置拍攝清晰圖像的工業(yè)攝像機(jī)的參數(shù)；
[0010]步驟1.2、采用工業(yè)攝像機(jī)拍攝非連續(xù)性無缺陷薄膜，將獲得的標(biāo)準(zhǔn)圖像輸送至計(jì)算機(jī)；
[0011]步驟1.3、對標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行灰度化處理；[0012]步驟1.4、對灰度化處理后的標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行3X3中值濾波；
[0013]步驟1.5、在標(biāo)準(zhǔn)圖像豎直方向上分別選取1/4、1/2和3/4高度的水平掃描線；
[0014]步驟1.6、尋找突變點(diǎn)位置；
[0015]步驟1.7、選取3條掃描線上灰度突變點(diǎn)的最小值減去最小值的10%，即為從含有鋁箔的非連續(xù)性無缺陷薄膜提取連續(xù)性無缺陷薄膜的閾值Gat，公式如下:
[0016]Gat=min (ω ω (O), ω ω (I), ω ω (2)) -min (ω ω (O), ω ω (I), ω ω (2)) X 10%
[0017]步驟2、缺陷圖像模板特征庫的構(gòu)建；
[0018]步驟2.1、設(shè)置拍攝清晰圖像的工業(yè)攝像機(jī)的參數(shù)；
[0019]步驟2.2、采用工業(yè)攝像機(jī)拍攝非連續(xù)性有缺陷薄膜，將獲得的有缺陷薄膜圖像輸送至計(jì)算機(jī)；
[0020]步驟2.3、對有缺陷薄膜圖像進(jìn)行灰度化處理；
[0021]步驟2.4、對灰度化處理后的有缺陷薄膜圖像進(jìn)行3X3中值濾波；
[0022]步驟2.5、對有缺陷薄膜圖像進(jìn)行圖像最優(yōu)閾值的求解；
[0023]步驟2.6、取最優(yōu)閾值，對步驟2.4處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，將灰度值小于或等于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值0，灰度值大于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值I ;
[0024]步驟2.7、對二值化處理后的圖像，保留I值像素所構(gòu)成最大面積區(qū)域，將最大面積區(qū)域以外的其它I值像素賦值為O ;
[0025]步驟2.8、特征參數(shù)提取(該步驟見下方)；
[0026]步驟3、提取待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像區(qū)域；
[0027]步驟3.1、設(shè)置拍攝清晰圖像的工業(yè)攝像機(jī)的參數(shù)；
[0028]步驟3.2、采用工業(yè)攝像機(jī)拍攝待檢測鋰電池薄膜，將獲得的待檢測鋰電池薄膜圖像輸送至計(jì)算機(jī)；
[0029]步驟3.3、對待檢測鋰電池薄膜圖像進(jìn)行灰度化處理；
[0030]步驟3.4、對待檢測鋰電池薄膜圖像進(jìn)行3X3中值濾波；
[0031]步驟3.5、在待檢測鋰電池薄膜圖像豎直方向上選取1/2高度的水平掃描線，統(tǒng)計(jì)1/2高度掃描線上大于步驟1.7中的閾值Gat的灰度突變點(diǎn)個(gè)數(shù)，
[0032]若灰度突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為0，即為待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像；
[0033]若灰度突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為1，且突變點(diǎn)最大位置值小于圖像水平像素值的一半，如圖1(b)所示，取灰度突變點(diǎn)中最大位置再加4，與鋰電池薄膜右邊界，構(gòu)成待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像；
[0034]若突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為1，且突變點(diǎn)最小位置值大于圖像水平像素值的一半，如圖1(f)所示，取鋰電池薄膜左邊界，灰度突變點(diǎn)中最小位置再減4，構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域；
[0035]若突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為2，如圖l(c-e)所示，取鋰電池薄膜左邊界，左側(cè)灰度突變點(diǎn)最小位置再減4，構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域I，取右側(cè)灰度突變點(diǎn)中最大位置再加4，與鋰電池薄膜右邊界，構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域1，區(qū)域I和區(qū)域2構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域；
[0036]步驟4、待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像的特征提取、檢測和識別
[0037]步驟4.1、由步驟3得到待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像；
[0038]步驟4.2、對待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像進(jìn)行圖像最優(yōu)閾值的求解；
[0039]步驟4.3、取最優(yōu)閾值，對待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像進(jìn)行二值化處理，將灰度值小于或等于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值O，灰度值大于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值I ;
[0040]步驟4.4、對二值化處理后的圖像，保留I值像素所構(gòu)成最大面積區(qū)域，最大面積區(qū)域以外的其它I值像素賦值為O ;
[0041]步驟4.5、特征參數(shù)提??；
[0042]步驟4.6、設(shè)置檢測參量的精度范圍，所述檢測參量為二值化處理后的圖像中I值像素占圖像像素百分比；
[0043]步驟4.7、待測圖像的檢測判斷。
[0044]若百分比值達(dá)到精度范圍，則為連續(xù)性無缺陷薄膜，計(jì)算機(jī)判斷薄膜為合格。否則為連續(xù)性缺陷薄膜，判斷為不合格；
[0045]步驟4.8、待測圖像的識別。
[0046]由步驟4.7，若薄膜判斷為不合格，則將步驟4.5中實(shí)時(shí)拍攝的連續(xù)性缺陷薄膜圖像所提取的特征參數(shù)與步驟2.8中識別模板所提取的特征參數(shù)采用最小歐式距離算法實(shí)現(xiàn)快速識別和分類。
[0047]上述的基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法，其中所述的圖像最優(yōu)閾值的求解具體步驟如下:
[0048](a)將進(jìn)行灰度化處理后獲得的圖像，按照像素點(diǎn)的灰度值分為256級，i為像素點(diǎn)的級數(shù)，i的取值范圍為O~255，圖像總像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為N，
【權(quán)利要求】
1.基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法，其特征在于包括如下步驟: 步驟1、采用閾值判斷法實(shí)現(xiàn)非連續(xù)性無缺陷薄膜中提取連續(xù)性無缺陷薄膜； 步驟1.1、設(shè)置拍攝清晰圖像的工業(yè)攝像機(jī)的參數(shù)； 步驟1.2、采用工業(yè)攝像機(jī)拍攝非連續(xù)性無缺陷薄膜，將獲得的標(biāo)準(zhǔn)圖像輸送至計(jì)算機(jī)； 步驟1.3、對標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行灰度化處理； 步驟1.4、對灰度化處理后的標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行3X3中值濾波； 步驟1.5、在標(biāo)準(zhǔn)圖像豎直方向上分別選取1/4、1/2和3/4高度的水平掃描線； 步驟1.6、尋找突變點(diǎn)位置； 步驟1.7、選取3條掃描線上灰度突變點(diǎn)的最小值減去最小值的10%，即為從含有鋁箔的非連續(xù)性無缺陷薄膜提取連續(xù)性無缺陷薄膜的閾值Gat，公式如下:
Gat=min (ω ω (O), ω ω (I)，ω ω (2)) -min (ω ω (O), ω ω (I)，ω ω (2)) X 10% 步驟2、缺陷圖像模板特征庫的構(gòu)建； 步驟2.1、設(shè)置拍攝清晰圖像的工業(yè)攝像機(jī)的參數(shù)； 步驟2.2、采用工業(yè)攝像機(jī)拍攝非連續(xù)性`有缺陷薄膜，將獲得的有缺陷薄膜圖像輸送至計(jì)算機(jī)； 步驟2.3、對有缺陷薄膜圖像進(jìn)行灰度化處理； 步驟2.4、對灰度化處理后的有缺陷薄膜圖像進(jìn)行3X3中值濾波； 步驟2.5、對有缺陷薄膜圖像進(jìn)行圖像最優(yōu)閾值的求解； 步驟2.6、取最優(yōu)閾值，對步驟2.4處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，將灰度值小于或等于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值0，灰度值大于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值I ; 步驟2.7、對二值化處理后的圖像，保留I值像素所構(gòu)成最大面積區(qū)域，將最大面積區(qū)域以外的其它I值像素賦值為O ; 步驟2.8、特征參數(shù)提?。? 步驟3、提取待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像區(qū)域； 步驟3.1、設(shè)置拍攝清晰圖像的工業(yè)攝像機(jī)的參數(shù)； 步驟3.2、采用工業(yè)攝像機(jī)拍攝待檢測鋰電池薄膜，將獲得的待檢測鋰電池薄膜圖像輸送至計(jì)算機(jī)； 步驟3.3、對待檢測鋰電池薄膜圖像進(jìn)行灰度化處理； 步驟3.4、對待檢測鋰電池薄膜圖像進(jìn)行3X3中值濾波； 步驟3.5、在待檢測鋰電池薄膜圖像豎直方向上選取1/2高度的水平掃描線，統(tǒng)計(jì)1/2高度掃描線上大于步驟1.7中的閾值Gat的灰度突變點(diǎn)個(gè)數(shù)， 若灰度突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為0，即為待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像； 若灰度突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為1，且突變點(diǎn)最大位置值小于圖像水平像素值的一半，如圖1(b)所示，取灰度突變點(diǎn)中最大位置再加4，與鋰電池薄膜右邊界，構(gòu)成待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像； 若突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為1，且突變點(diǎn)最小位置值大于圖像水平像素值的一半，如圖1(f)所示，取鋰電池薄膜左邊界，灰度突變點(diǎn)中最小位置再減4，構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域； 若突變點(diǎn)個(gè)數(shù)為2，如圖l(c-e)所示，取鋰電池薄膜左邊界，左側(cè)灰度突變點(diǎn)最小位置再減4，構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域I，取右側(cè)灰度突變點(diǎn)中最大位置再加4，與鋰電池薄膜右邊界，構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域1，區(qū)域I和區(qū)域2構(gòu)成連續(xù)性鋰電池薄膜區(qū)域； 步驟4、待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像的特征提取、檢測和識別 步驟4.1、由步驟3得到待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像； 步驟4.2、對待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像進(jìn)行圖像最優(yōu)閾值的求解； 步驟4.3、取最優(yōu)閾值，對待檢測鋰電池薄膜連續(xù)性圖像進(jìn)行二值化處理，將灰度值小于或等于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值O，灰度值大于最優(yōu)閾值的像素點(diǎn)賦值I ; 步驟4.4、對二值化處理后的圖像，保留I值像素所構(gòu)成最大面積區(qū)域，最大面積區(qū)域以外的其它I值像素賦值為O ; 步驟4.5、特征參數(shù)提??； 步驟4.6、設(shè)置檢測參量的精度范圍，所述檢測參量為二值化處理后的圖像中I值像素占圖像像素百分比； 步驟4.7、待測圖像的檢測判斷。 若百分比值達(dá)到精度范圍，則為連續(xù)性無缺陷薄膜，計(jì)算機(jī)判斷薄膜為合格。否則為連續(xù)性缺陷薄膜，判斷為不合格； 步驟4.8、待測圖像的識別。 由步驟4.7，若薄膜判斷為不合格，則將步驟4.5中實(shí)時(shí)拍攝的連續(xù)性缺陷薄膜圖像所提取的特征參數(shù)與步驟2.8中識別模板所提取的特征參數(shù)采用最小歐式距離算法實(shí)現(xiàn)快速識別和分類。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法，其特征在于，其中所述的圖像最優(yōu)閾值的求解具體步驟如下: (a)將進(jìn)行灰度化處理后獲得的圖像，按照像素點(diǎn)的灰度值分為256級，i為像素點(diǎn)的





級數(shù)，i的取值范圍為O~255，圖像總像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為N，
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法，其特征在于:其中所述的特征參數(shù)提取具體步驟如下: 提取相應(yīng)的特征參數(shù)存儲于計(jì)算機(jī)，作為識別特征庫模板，所述的特征參數(shù)包括缺陷圖像的幾何特征中的面積、長徑和短徑之比、周長和圓形度，在零度方向投影特征中的波形特征、脈沖特征、峰值特征、裕度特征、歪度值和峭度值，上述特征公式如下: (a)面積
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺的非連續(xù)性鋰電池薄膜缺陷檢測方法，其特征在于，其中所述的尋找突變點(diǎn)位置具體步驟如下:記掃描線上像素點(diǎn)右側(cè)最近的3個(gè)像素點(diǎn)的灰度值A(chǔ)1, A2, A3，記掃描線上像素點(diǎn)左側(cè)最近的3個(gè)像素點(diǎn)的灰度值B1, B2, B3,
A1=Xy1 (V1-S) +Xy1 (^—2) +Xy1 (V1-1)
A2=Xy2 (v2-3) +xy2 (v2-2) +xy2 (v2-l)
A3=Xy3 (vs-3) +xy3 (v3-2) +xy3 (v3-l)
B1=Xy1 (V1+!) +Xy1 (λ^+2) +Xy1 (ν!+3)
B2=Xy2 (v2+l) +xy2 (v2+2) +xy2 (v2+3)
B3=Xy3 (v3+l) +xy3 (v3+2) +xy3 (vs+3) 其中Vp v2, V3分別為1/4、1/2,3/4高度的水平掃描線的像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)值，4≤Vl<MM-4，4≤v2<MM-4，4≤V3≤為圖像橫坐標(biāo)最大值；其中Xy1 (V1)為1/4高度的水平掃描線上V1的像素值，xy2 (V2)為1/2高度的水平掃描線上V2的像素值，xy3 (V3)為3/4高度的水平掃描線上V3的像素值； A1與B1差值的絕對值、A2與B2差值的絕對值、A3與B3差值的絕對值分別記為C1, C2, C3 ；則 C1= IA1-B11 ,C2= IA2-B21 ,C3= IA3-B31 ； 逐步增加Vl，V2, V3值，當(dāng)C1達(dá)到最大值時(shí)，對應(yīng)的像素位置即為1/4掃描線上的灰度突變點(diǎn)ω ω (O);當(dāng)C2達(dá)到最大值時(shí)，對應(yīng)的像素位置即為1/2掃描線上的灰度突變點(diǎn)ω ω (I);當(dāng)C3達(dá)到最大值時(shí)，對應(yīng)的像素位置即為3/4掃描線上的灰度突變點(diǎn)ω ω (2)。
【文檔編號】G01N21/88GK103499585SQ201310498576
【公開日】2014年1月8日 申請日期:2013年10月22日 優(yōu)先權(quán)日:2013年10月22日
【發(fā)明者】陳功, 朱錫芳, 許清泉, 楊輝, 徐安成 申請人:常州工學(xué)院