今電池作為需求量極大的產品，其質量高低在生產環節中具有重要意義。手機電池、硅太陽能電池、電池極片等均有視覺檢測研究文獻報道，但對扣式電池開展自動質量檢測的報道極少。

扣式電池體積小，外觀直徑一般不超過兩三厘米，在各種電子產品特別是微小型產品中得到了廣泛的應用，如電子詞典、計算器、助聽器、電子手表、主板等。

人工檢測電池不但效率低下，而且電池表面為金屬制成，反光嚴重，長期的人眼檢測有損視力健康。因此機器視覺檢測技術的研究，將有助于電池制造行業的水平提高。

缺陷類型多樣

電池在生產過程中，因生產工藝不足或其他偶然因素會產生一些次品，因此希望能夠研發一套電池質量檢測系統，能自動將不合格電池檢出。

扣式電池質量檢測主要包括電量指標檢測和外觀缺陷檢測。

電量指標檢測可通過設計電子裝置，完成對電池電流電壓進行快速檢測，判斷其電流電壓數值及充放電性能是否存在異常。

外觀缺陷檢測則復雜得多，因電池具有正負兩極，則外觀檢測分為正極和負極兩方面。

正極外觀缺陷主要包括：劃痕、 銹斑、凹點、光面等，另外包裝過程中，也會產生正負極顛倒、型號混淆等錯裝事件。

正極面外觀合格與缺陷圖像

注：(a)為合格， (b)為劃傷， (c)為銹斑， (d)為凹坑， (e)為光面

負極外觀缺陷種類如下圖：

負極面外觀合格與缺陷圖像

注：(a)為合格， (b)為劃傷， (c)為銹斑

檢測難度節節攀升

扣式電池視覺檢測存在眾多難點，傳感器成像和圖像處理均較為困難。

扣式電池外觀缺陷種類繁多，主要包括：劃痕、銹斑、污臟、凹點、光面等，缺陷尺寸多在毫米級。

與紡織物品等缺陷檢測不同，扣式電池外表面為金屬制成，金屬表面在光源照射下反光嚴重。

與傳統的金屬鋼板等檢測不同，拇指大小的扣式電池表面上還存有字符的干擾，因此圖像傳感系統還要保證字符和缺陷均能夠盡量清晰成像。

且電池生產工藝受限，金屬表面難以保證絕對平整，微表面存在不平，又致使漫反射嚴重；

同時表面字符刻制不夠標準，存在位置偏移、 且深淺不一等現象，因此成像后圖像字符粗細和位置將出現較大的變化，這些給光路系統設計和圖像處理帶來極大困難。

為提高檢測效率，生產中通常會采用多點檢測，在每個檢測點下實現多電池目標同時檢測，因此光源難以保證均勻照射于各電池表面，給后續的處理帶來難度；

另外電池正極面的字符傾斜角度在圖像上呈現為隨機變化，圖像校正也成為研究中的難點。

機器視覺技術擊破產品缺陷檢測難點

上述沖壓產品缺陷檢測難題，在具有成熟技術優勢的矩視智能研發團隊眼中并非無解。

機器視覺子系統是電池質量自動檢測整機系統的核心組成。若從模塊功能上分析，該系統需要具有以下模塊和功能。

圖像采集：機器視覺檢測系統的第一步需要獲得待檢測目標的原始圖像。一般通過相機、光源等硬件搭建一套合理的視覺成像系統；當相機傳感器獲得原始成像信號后，需要通過專用圖像采集卡處理后完成數據轉換，計算機方可獲取圖像進行后續處理。

圖像處理：計算機對采集的原始圖像進行處理，最大程度去除圖像中的噪聲和無關背景，并增強圖像目標，從而獲得易于進一步分析和識別的標準圖像。

圖像分析與特征提?。河嬎隳繕藞D像的相關特征量。

圖像識別：通過設計合理的模式識別程序，對特征量進行判別，完成視覺檢測。

因電池具有正極面和負極面，另外為了提高生產效率，系統總體應設計為分布式體系結構，以實現快速并行檢測。

分布式檢測中的位點為視覺檢測各組成單元。機器視覺模塊包括工業相機、鏡頭、光源、光源控制器等元件，在光源照明下，待測物體反射光路通過鏡頭聚焦，在工業相機上完成成像；原始圖像信號經過數據線傳輸，在圖像采集卡處理后由工業 PC 機獲得；控制器對工業相機實施采集控制，從而實現自動觸發。

智能化、自動化、數字化、信息化是未來制造業的發展大趨勢，矩視智能致力于制造業工廠企業智能改造，數字化升級。

審核編輯：郭婷