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解决方案 — 智能装配及检测

极板视觉检测系统

方案概述

利用3D激光传感器扫描流水线上的极板(包括阳、阴极板) 。3D点云数据再传输到后端服务器智能视觉软件中进行分析,求取极板的平整度与缺陷面积,生成极板的3D点云数据,识别干扰区域,从而对极板的质量进行判别。

选用Gocator等三维传感器组成联合轮廓测量系统;自研算法从极板3D 点云中提取极板的尺寸与三维变形特征。三维线扫检测极板的外观尺寸检测包括极板的长度、宽度、厚度、歪斜、平整度等;极板外观缺陷包括毛刺、鼓包、顶突、毛刺、瘤子、粒子、裂纹等。

方案优势

  • 基于云计算的深度学习方法

    应用机器视觉图像处理技术、深度学习与神经网络,达成阴极铜板表面缺陷质量检测需求,研究运用基于云计算平台的图像缺陷检测技术,将云平台与深度学习结合起来,并为后续工序处理提供决策依据,以大数据量为基础。

  • 数据自动采集率100%

    通过设备联网采集生产数据、并通过大数据分析为客户优化生产工艺,产能统计等决策分析提供便利。

  • 提升产品品质

    自研算法从极板3D点云中提取极板的尺寸与三维变形特征,自动根据预设值判断外观缺陷情况,保证了产品品质的一致性

  • 基于3D点云算法的极板视觉检测

    使用3D 点云检测算法实现外观检测。具有更高的可实现性与准确性;结合现场复杂环境,针对性设计满足现场环境的3D 点云检测算法,代替传统人工检测。