[发明专利]一种电池焊点缺陷的检测方法及装置有效

专利信息
申请号: 202110855097.4 申请日: 2021-07-26
公开(公告)号: CN113362326B 公开(公告)日: 2023-10-03
发明(设计)人: 卢盛林;贺珍真;曹玲;何翔 申请(专利权)人: 广东奥普特科技股份有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/12
代理公司: 北京冠和权律师事务所 11399 代理人: 赵银萍
地址: 523000 广东省东莞*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 电池 点缺陷 检测 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种电池焊点缺陷的检测方法及装置,包括:获取电池焊接的全局图像,在所述全局图像中确定疑似焊点区域和非疑似焊点区域,并提取第一待测焊点;利用深度学习网络在所述非疑似焊点区域中进行二次检测,确定是否存在第二待测焊点;构建所有待测焊点的三维重建模型,并基于对标准焊点和所有待测焊点的三维比对,获得所述待测焊点对应的类别形态特征;基于所述待测焊点的类别形态特征和深度神经网络分类模型,获得所述待测焊点的缺陷检测结果;用以通过采集焊点图像并提取待测焊点对应的类别形态特征,进一步,利用深度神经网络分类模型,检测出极耳破损、碎屑、翻折等缺陷。

技术领域

本发明涉及3C制造技术领域,特别涉及一种电池焊点缺陷的检测方法及装置。

背景技术

目前,随着我国工业的发展,焊接技术已经成为制造业和工业中必不可少的加工技术。由于焊接技术在加工过程中容易受到来自外部环境等因素的影响,如焊接速度、焊接功率、保护气体流量、焊接环境以及工件表面状况等,焊件不可避免地会产生裂纹、未焊透、未熔合、气孔、凹坑、夹渣等焊接缺陷,而这些缺陷可能会造成灾难性事故。为了保证焊件的产品质量,必须及时有效地检测焊后工件表面及内部的缺陷。在实际生产过程中,极耳破损、小幅度翻折、碎屑无法检出,特殊焊点有时会有无法准确检出现象发生。

因此,本发明提出一种电池焊点缺陷的检测方法及装置。

发明内容

本发明提供一种电池焊点缺陷的检测方法及装置,用以通过采集焊点图像并提取待测焊点对应的类别形态特征,进一步,利用深度神经网络分类模型,检测出极耳破损、碎屑、翻折等缺陷。

本发明提供一种电池焊点缺陷的检测方法,包括:

S1:获取电池焊接的全局图像,在所述全局图像中确定疑似焊点区域和非疑似焊点区域,并提取第一待测焊点;

S2:利用深度学习网络在所述非疑似焊点区域中进行二次检测,确定是否存在第二待测焊点;

S3:构建所有待测焊点的三维重建模型,并基于对标准焊点和所有待测焊点的三维比对,获得所述待测焊点对应的类别形态特征;

S4:基于所述待测焊点的类别形态特征和深度神经网络分类模型,获得所述待测焊点的缺陷检测结果。

优选的,所述的一种电池焊点缺陷的检测方法,获取电池焊接的全局图像,在所述全局图像中确定疑似焊点区域和非疑似焊点区域,包括:

获取电池焊接的N个不同局部图像,以对比度、饱和度和亮度为融合因子确定N个局部图像的第一权重值,并基于所述第一权重值将N个局部图像进行加权融合,获得电池焊接的全局图像;

基于预设轮廓提取算法提取所述全局图像的轮廓,按照顺时针方向对所述轮廓做多边形拟合,并将每条拟合线段矢量化获得对应的向量;

确定与当前拟合线段对应的第一向量和相邻的两条拟合线段对应的第二向量之间的矢量角,若所述矢量角在有效矢量角范围内,则保留所述当前拟合线段和对应相邻的两条拟合线段为一段有效轮廓线段,直至确定出所有的有效轮廓线段;

对所述有效轮廓线段按照预设椭圆拟合算法拟合获得拟合弧线和对应的椭圆表达式,获得所述拟合弧线上每个点到所述椭圆表达式对应中心点的距离,当所述距离小于预设距离阈值时,则所述拟合弧线为有效轮廓弧线,否则,将所述拟合弧线删除,直至筛选出所有拟合弧线中的有效轮廓弧线;

确定所述距离最小的四段拟合弧线中最长的一段有效弧线作为基准有效弧线,基于所述基准有效轮廓弧线和剩余有效轮廓弧线以及预设椭圆拟合算法拟合获得最佳轮廓线;

获取所述最佳轮廓线上的像素点对应的第一平均像素值、所述最佳轮廓线包围区域的第二平均像素值、所述最佳轮廓线外的区域内的第三平均像素值;

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