[发明专利]锂电池无损检测方法

说明书

技术领域

本发明属于基于机器视觉的缺陷检测领域，具体的讲，涉及一种基于机器视觉的锂电池气胀在线检测系统。

背景技术

表面缺陷是外在缺陷，其表现为与正常的产品表面形式存在“差异”的地方。这种“差异”往往人眼可见，因此，产品表面缺陷的传统检测方法为人工检测法。人工检测结果受人的情绪、思维等主观因素影响较多，使检测结果具有极大的不可靠性，这种非标准性的检测结果不利于产品质量的控制，带来很多不稳定因素。且人工劳动强度大，检测成本高；检测结果与缺陷形态不利于记录和保存，不利于信息化管理。正因为人工检测存在上述不足，因此需要一种更先进的方法来进行表面缺陷检测。近年来，随着电子技术、计算机技术的高速发展，机器视觉的软硬件技术得到飞速发展，为产品表面缺陷的在线检测提供了一种最佳方案。用“机器”来取代人眼，进行表面缺陷检测，克服人工在产品检测的效率和精度不高的问题，大大提高生产效率和自动化程度。

锂电池以其质量比容量高，循环性能好，寿命长，高低温性能好，工作电压高，安全性好，无记忆性，环境友好等优点，迅速成为手机、电脑、数码照相机、摄像机、PDA等电子产品的主要驱动电源。目前锂电池的生产已初具规模，越来越大的产量需求对电池生产线的自动化提出了更高的要求。而在锂电池生产过程中，由于封装不良、电池芯内部水含量超标、化成流程异常、首次化成的SEI膜不稳定等原因，电池芯内部发生化学反应而产生气体，电池包出现气胀现象，导致电池性能发生严重失效，这部分电池必须在出厂之前挑选出来重新处理。目前绝大多数锂电池生产厂家对气胀锂电池的分选采用人工手摸和观察的方法，通过观察锂电池的表面形态以及捏压电池判断内部是否存在气体。这种方法依赖于作业工人的感觉和经验判断，效率低且检测效果取决于人为因素。

气胀的锂电池因内部有空气存在，电池表面会有不同程度的隆起，造成电池表面不平整，因此，锂电池气胀检测属于表面缺陷检测的一种。本发明基于机器视觉的锂电池气胀检测系统，不仅能大大的节约电池气胀检测过程中劳动力的消耗，降低生产成本，还有助于提高生产控制和管理水平，为锂电池生产过程中气胀检测提供一种智能的检测方法。

发明内容

为克服生产过程中人工检测锂电池气胀的效率低且受主观因素影响等不足，本发明提出一种基于机器视觉的在线锂电池气胀检测系统，该检测系统能自动识别气胀电池，并将其挑选出列，具有非接触式、全自动、检测精度高等特点。

本发明的技术方案如下:

基于机器视觉的锂电池气胀在线检测仪包括红外线定位装置、传送带、LED照明板、MCU嵌入式系统、高清摄像头和下发控制命令和完成检测识别的电脑。所述红外线定位装置用于定位锂电池是否传送到高清摄像头下。所述传送带背景颜色为黑色，以减轻背景干扰对图像处理速度的影响。传送带上装有弹片，与MCU嵌入式板驱动模块相连，驱动弹片在检测到气胀锂电池的时候将该电池弹离传送带。所述照明板上LED呈十字形排列（如图2所示），距离传送带为25-35cm。所述MCU嵌入式系统连接主机（PC），主机（PC）完成图像处理和识别分类，并下发控制信号通过MCU板控制弹片和照明板。光源亮灭模式为：当拍摄第一张图像时，水平列LED灯亮；拍摄第二张图像时，垂直列LED灯亮。两次拍摄的图像作为一个电池的特征样本由MCU嵌入式系统将图像上传至主机。原始电池图像经图像预处理和几何特征提取，由基于RBF的支持向量机进行识别分类，当检测到气胀电池时，主机发出警报信号控制弹片将气胀电池弹离传送带，同时记录该电池气胀特征至数据库。

检测识别单元的处理步骤如下：

1. 图像预处理，包括归一化所获图像、图像灰度化以及二值化阀值分割ROI（Region of Interest）。

2. 提取ROI区域几何特征，并归一化特征数据。

3. 归一化后的特征数据作为SVM分类器（所述分类器已用样本训练好）输入，得到识别结果。如果识别为气胀电池，检测识别单元发出警报信号，控制传送带弹片将该电池弹离传送带；识别结果为正常电池，该电池顺利通过检测区域。检测为气胀的电池特征将存入MySQL数据库方便管理人员查看。

由于上述技术方案的运用，本发明具有下列有益效果：

1. 基于机器视觉的锂电池气胀检测代替人工检测，克服传统锂电池生产过程中气胀检测受个人主观影响较大的缺点，提高检测质量和效率，节约电池气胀检测过程中劳动力的消耗。