机器视觉实现电池检测的自动化与优化

电池生产 | Blob 分析 | 检测

在电池生产过程中,可能出现多种不同类型的缺陷。Averna 开发了一套电池自动化检测方法,能够可靠地识别所有潜在缺陷。其中,机器视觉软件 MVTec HALCON 扮演了至关重要的角色。

高速电池检测(AI生成示例)
示意图:高速电池检测(来源:MVTec Software GmbH / Midjourney,AI生成)

电池制造商在生产过程中必须满足极高的质量标准。这一要求适用于所有类型的电池,无论是消费电子产品、电动汽车,还是其他应用领域。电池生产本身是一个极为复杂的过程。在生产流程的最后阶段,即所谓的化成与老化工序中,会进行全面的测试与检测。在这一阶段,不仅要对电池的功能进行测试,还需检查是否存在外观缺陷,如变形、凹陷或划痕。

此处可能出现的缺陷在形状和尺寸上差异巨大。因此,在质量检测中精确识别所有异常成为一项极具挑战性的任务。唯有通过这样的高精度筛查,才能在产品出厂前可靠地剔除存在缺陷的电池。

优化电池检测,降低成本

为了应对这一复杂挑战,加拿大公司 Averna 受一家知名电池制造商委托,设计、开发并实施了一套先进的质量检测解决方案。该方案能够识别多种外观缺陷,并精确定位缺陷位置。项目的目标是显著提升电池检测水平与产品质量,进而提高客户满意度并降低整体成本。

“Averna视觉团队负责人Roel Geraerts表示:“在本项目中,速度是首要优先事项,因为生产流程不能因耗时的检测环节而被延误。”这也明确了该应用的一项关键需求。

此外,电池在形状和尺寸上的差异性,以及在生产过程中可能出现的多样化缺陷类型,也为检测方案带来了额外挑战。

加速质量检测进程

此外,项目还提出了另一个重要要求:以往在质量检测过程中,成品电池通常是先贴标,再进行缺陷检测。这种流程导致生产缺陷常常被标签遮盖,从而被遗漏,低质量的产品也因此有可能被交付给客户。因此,新的解决方案必须能够以极高的速度对电池进行检测,并可靠地识别所有可能的损伤。
这一步骤必须在贴标之前完成,以确保只有无缺陷的产品才能被贴标并最终出货。

项目需要配备高性能的照明与机器视觉系统

电池检测示意图(AI生成)
示意图:电池自动化检测(来源:MVTec Software GmbH / Midjourney,AI生成)

Geraerts 解释道:“为了在检测流程中实现所需的速度和高水平的自动化,专业的机器视觉解决方案是我们最优的选择。”由于需要从360度全方位对电池进行检测,因此对照明和物料处理技术提出了很高的要求。为此,Averna 的专家团队与客户紧密合作,设计出一套复杂精密的解决方案:在传送带上安装高质量的相机和照明系统。

强光束以最佳角度照射到电池表面,使即便是极微小的表面缺陷也能在检测过程中被清晰识别。通过以极高速度拍摄大量图像,可以迅速检测到检测对象的位置并进行电子传输。在每张图像中可以同时看到多个电池,从而通过并行检测将所需检测时间降至最低。

在整个过程中,多个相机从不同角度精准捕捉电池的每一面,每分钟生成近10,000张图像。

基于 MVTec HALCON 的高精度图像分析

机器视觉软件 MVTec HALCON 无缝集成到 Averna 自主开发的软件中,并以极高的精度对图像进行分析。通过使用斑点(Blob)分析技术,对图像中光影组合及由此产生的高对比区域进行评估。该技术能够从具有相同逻辑状态(如颜色值)的连通像素中提取特征(即斑点)。其核心优势在于极高的处理速度:在极短的时间内,能够迅速识别图像中的相关区域(ROI,感兴趣区域),并检测出可能存在的异常。随后,系统根据检测结果将电池判定为不合格并剔除,或在确认无异常后送往贴标工序。借助高速数字 I/O 系统,检测结果能够即时传输至控制系统,实现零件的自动分拣,从而进一步优化质量检测流程。

机器视觉保障电池检测的高速进行

MVTec HALCON 通过实时引擎运行 Averna 的检测软件,确保图像数据的稳定采集与评估。即使在高速生产环境下,也能够及时、自动地剔除不合格产品。

借助 MVTec HALCON,Averna 开发出了一套易于使用的定制化系统,其中集成了基准标记(fiducial markers)。通过这些基准标记,可以精确测量相机的清晰度、亮度、位置和角度,支持广泛的检测需求,使客户能够轻松、独立地完成系统校准。

得益于基准标记,这种控制站也可以在其他地点快速搭建,并保持与原系统一致的检测效果,从而在电池检测过程中实现跨工厂、跨地点的一致性。

电池制造商受益于快速且稳定的质量检测

Roel Geraerts 总结道:“借助如斑点分析(Blob Analysis)等先进技术,MVTec HALCON 在为客户提供创新测试与质量保障解决方案方面发挥了决定性作用。电池制造商不仅受益于高速的质量检测流程,同时也得以在自动检测各种不同尺寸与形状缺陷时,保持极高的检测成功率。”

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