十佳案例-锂电行业-线扫相机叠片机应用
本案例对电池极片与极耳在裁切后进行正反面的缺陷检测

锂电行业-线扫相机叠片机应用

投稿人:Vuser-835782


案例背景

客户需求:对电池极片与极耳在裁切后进行正反面的缺陷检测

客户痛点或问题:对极片上缺陷传统算法检测出的效果不佳,后期不良率高,影响生产效率


方案描述

项目配单表

名称

型号

数量

描述

8K线阵相机

MV-CL084-90CM

2

8k像素Camera Link线阵相机,Gpixel,黑白

Camera Link 标准数据线

MV-ACC-01-1302-5m

4

Cameralink数据线(高柔)MDR-SDR,5m

Camera Link 采集卡

SOL 2M EV CLFL*

2

Matrox, Base/Medium/Full, 双通道Cameralink采集卡, PCIe x4,

镜头

MVL-LF3528M-F

2

FA镜头,35mm,非红外,F接口

加密狗

iMVS-VM-8207

1

全功能加密狗(含深度学习功能)

线光源

MV-LTHS-500-W

2

高亮,白光,1排灯珠,功率216W

工控机

MV-IPC4794-1T8T-0206-RAM32G

1

I7-9700 32G内存 1T固态硬盘+8T机械硬盘,2个PCI,3个PCIE*4,2个PCIE*16


方案示意图及方案描述

方案描述:皮带带动物料运动,停止与运行交替进行,使用帧触发加行触发方式,进行控制线扫相机的采图,上相机对物料的正面进行拍照,下相机对反面进行拍照,选用2个8K线扫相机每次拍一张极片的正反面(阴阳极片共用2个相机);视野大小420mm,理论单像素精度0.051mm/pixel


搭建与调试

相机分辨率

8K(8192*2)

镜头焦距

35mm

相机安装高度(WD)

358±20mm

光源安装高度(LWD)

10-50mm

视野(FOV)

420mm

单像素精度

0.051mm/pix

对相机光源硬件进行安装,安装完成后,搭建vm方案如下:

调试:

1.对现场缺陷物料进行采图

2.对采到的图像进行打标训练,生成对应的模型文件

3.把模型文件导入vm方案中的深度学习_目标检测模块

4.DL目标检测模块检测缺陷的检出和类型判断。

5.使用框架软件连接客户服务端通讯,对产品VM流程及产品方案,渲染效果进行设备运转测试


检测效果展示:

根据现场提供的锂电极片负极物料,在设备上完成图像采集、标准制定、深度学习标注与训练、测试统计等工作,根据提供的标签对应7种缺陷,包括:凹凸点、划痕、极耳破损、极耳皱破、异物、破损、暗痕,这里展示3种数量较多的缺陷:

1.     暗痕,表现为极片中出现一条上下贯穿的暗色纹路,标注:暗痕

                                          

           原始成像                                          标注效果

2.划痕,表现为极片划到的痕迹,成像为弯曲或直的线条,标注划痕:

                  

                                                          原始成像

                            

                                                          标注效果

3.极耳褶皱,表现为极耳区域出现褶皱状态,标注极耳褶皱:

                           

           原始成像                                          标注效果

                                                             正面检测


方案优势

产品层面

● 图像质量:线扫相机可以提供8k分辨率的采图效果,单像素精度提升,从而提升最小缺陷的检出能力。

● 算法耗时:采图后运用深度学习算法,进行精确的缺陷定位,输出数据结果到客户端,整体耗时在200ms以内

● 场景适应性:线扫相机的抗强电强磁干扰强,体积小,光源为线光源,光源效果的可调整性强

● 识别能力:在深度学习模型数据库充足,采图效果良好的状态下,缺陷识别的精准率高。

客户层面

● 提高了客户极片与极耳缺陷检测的能力

● 加速了设备的生产效率

● 替代了传统算法检出率差的现象

●  降低了客户的后期的产品不良率

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