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極耳褶皺缺陷的識別

2022-10-28 08:51:13 精質(zhì)視覺

  在卷繞工序中,容易產(chǎn)生極耳褶皺等缺陷,但是極耳的褶皺對后續(xù)的電芯應(yīng)用會帶來嚴(yán)重的安全風(fēng)險,因此生產(chǎn)過程中的缺陷檢測環(huán)節(jié)必不可少。Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  目前的主流路線是:在缺陷檢測時,使用數(shù)字化X射線攝影技術(shù)生成極耳的結(jié)構(gòu)影像,然后對影像中的缺陷部分進(jìn)行篩查。采用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的AI視覺檢測技術(shù),可以大大地提高了褶皺缺陷篩查的準(zhǔn)確率和泛化能力。Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  主要步驟如下:Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  1.極耳影像的預(yù)處理Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  通過對影像中的極耳位置調(diào)整,傾斜校正和極耳圖像分割,使得極耳有效位置為同一位置,通過傾斜校正可以減小電池姿態(tài)對成像的影像。通過簡單的圖像分割,可以獲得極耳有效區(qū)域的圖像。Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  2.擴(kuò)大數(shù)據(jù)集的規(guī)模,生成數(shù)據(jù)集將預(yù)處理后的圖像以中心為圓心,隨機旋轉(zhuǎn),擴(kuò)展極片圖像數(shù)量;并用重疊分割方式將極耳圖像裁剪成大量的小尺寸子圖數(shù)據(jù)集。以便降低后續(xù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,減少計算量和耗時。Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

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  3.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特征提取通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,可以對上述數(shù)據(jù)集中的特征進(jìn)行提取。可以得到一定尺寸的置信度結(jié)果圖。4.SVM(支持向量機)圖像分類Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

  最后,通過上述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出的置信度結(jié)果圖作為特征來訓(xùn)練SVM,并以SVM的圖像分類作為極耳缺陷的最終檢測結(jié)果?;谏鲜鯟NN和SVM相結(jié)合的機器學(xué)習(xí)算法,該褶皺缺陷檢測準(zhǔn)確率可以達(dá)到99%以上。Dg5機器視覺檢測設(shè)備_CCD視覺檢測_外觀缺陷檢測系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

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