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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化领域,特别涉及一种视觉辅助扣式电池的组装方法、装置、设备、及存储介质。
技术介绍
1、扣式电池以其体积小、比容量高的特点,在诸如电脑主板、电子秤、遥控器、电动玩具等便携类电子产品中得到广泛应用。由于其组装方便、成本低、周期短的优势,扣式电池在材料研发和筛选中起着重要作用。为验证不同正负极材料、电解液、隔膜等对电池性能的影响,通常需要制作锂离子扣式电池进行实验。与整体电池实验相比,扣式电池实验既能更快获取结果,又能大幅降低实验费用。
2、然而,目前存在一些问题:在扣式电池的制作过程中,通常采用如图1所示的组装顺序,即正极壳、正极片、电解液、隔膜、电解液、负极锂片、负极壳,或其相反顺序。为确保组装成功率和产品一致性,需要保证以上零件的中心点对齐且误差较小,这增加了组装难度。
3、目前扣式电池的组装方式主要有两种:①人工在手套箱内进行组装②传统机械臂电控系统在手套箱内的半自动化组装方式。人工组装费时费力,生产效率低,且加工精度不高。而基于机械臂电控系统的半自动化组装方式,虽减少了人工劳动量,但由于机械臂吸嘴吸取零件时常导致物料形变,使中心坐标发生变化,适应性差且零件对中失败率高。
4、同时,缺少视觉识别辅助的半自动化系统会严格按设定的组装顺序进行操作,即使当前吸嘴上没有零件或存在错误零件,也不会停止操作。因此,一旦人工在物料盘上准备的零件种类和数量稍有出入,就容易产生废品。在缺料的情况下,电解液甚至可能直接滴入设备间隙,导致设备损坏。
5、有鉴于此,提出本申请。
>技术实现思路
1、本专利技术公开了一种视觉辅助扣式电池的组装方法、装置、设备、及存储介质,旨在解决现有的扣式电池在组装的过程可能出现误操作,导致设备损坏的问题。
2、本专利技术第一实施例提供了一种视觉辅助扣式电池的组装方法,包括:
3、在监听到组装请求时,控制机械臂吸取负极壳并移动至图像采集处;
4、获取由图像采集装置采集到的负极壳图像,识别所述负极壳图像的中心点作为基准坐标,使用标定函数运算所述基准坐标,以生成基准偏移量;
5、根据所述基准偏移量控制机械臂将所述负极壳放置在组装台上,并基于预设的固定偏移量控制机械臂移动至物料放置位置;
6、获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像,调用预训练的图像分类模型对所述当前零件的图像进行识别,以生成识别结果;
7、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常时,选取与所述当前零件对应的图像处理模型对所述当前零件进行处理,以生成所述当前零件中心点像素坐标;
8、生成所述中心点像素坐标和所述基准坐标的差值,并根据所述差值和所述基准偏移量生成当前偏移量,基于所述当前偏移量控制机械臂将当前零件移动至物料放置位置。
9、优选地,在获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像,调用预训练的图像分类模型对所述当前零件的图像进行识别,以生成识别结果之后,还包括:
10、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件为缺料时,向下位机发送缺料通知,并进入待命状态;
11、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件为无零件轮廓时,向下位机发送光源未开启或图像采集装置故障通知,并中止组装;
12、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件为存在卷曲和/或破损时,向下位机发送破损正极片通知,并中止组装。
13、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件为与当前顺序不匹配时,向下位机发送类别不匹配通知,并中止组装。
14、优选地,所述预训练的图像分类模型的输出结果为json文件,其中,所述输出结果为:缺料、正极壳、正极片、隔膜、锂片、垫片、负极壳、破损正极片、全黑图中的一种。
15、优选地,在所述获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像之后,还包括:对所述当前零件的图像进行预处理操作,其中,所述预处理操作包括:图像滤波、边缘检测、阈值化、以及形态学处理。
16、优选地,所述在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常时,选取与所述当前零件对应的图像处理模型对所述当前零件进行处理,以生成所述当前零件中心点像素坐标,具体为:
17、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常,且当前零件为正极壳或正极片或负极壳时,使用opencv中findcontours()函数对所述当前零件的图像进行运算,以生成所述当前零件的图像中面积最大的轮廓;
18、通过moments()函数计算该所述最大的轮廓的一阶矩和零阶矩,其中一阶矩在x,y方向上的分量分别记为m10,m01,零阶矩记为m00,根据公式计算该最大轮廓中心点:x0=m10/m00,y0=m01/m00。
19、优选地,所述在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常时,选取与所述当前零件对应的图像处理模型对所述当前零件进行处理,以生成所述当前零件中心点像素坐标,具体为:
20、在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常,且当前零件为隔膜或锂片或垫片时,使用opencv中的findcontours()函数找到所述当前零件的图像中所有的轮廓,储存在列表内;
21、使用opencv中boundingrect()函数计算所述列表内的第一个轮廓的边界框,用于初始化最终包围框的坐标和尺寸,遍历剩余轮廓并不断更新包围框直到其包含所有轮廓;
22、调用sam模型对所述当前零件的图像进行分割预测,以生成掩码和置信度分数,其中,所述包围框作为所述sam模型的提示;
23、将所述掩码转换为二进制,并计算所述掩码非零元素的中心点坐标。
24、本专利技术第二实施例提供了一种视觉辅助扣式电池的组装装置,包括:
25、监听单元,用于在监听到组装请求时,控制机械臂吸取负极壳并移动至图像采集处;
26、基准偏移量生成单元,用于获取由图像采集装置采集到的负极壳图像,识别所述负极壳图像的中心点作为基准坐标,使用标定函数运算所述基准坐标,以生成基准偏移量;
27、移动单元,用于根据所述基准偏移量控制机械臂将所述负极壳放置在组装台上,并基于预设的固定偏移量控制机械臂移动至物料放置位置;
28、识别结果生成单元,用于获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像,调用预训练的图像分类模型对所述当前零件的图像进行识别,以生成识别结果;
29、中心点像素坐标生成单元,用于在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常时,选取与所述当前零件对应的图像处理模型对所述当前零件进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,在获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像,调用预训练的图像分类模型对所述当前零件的图像进行识别,以生成识别结果之后,还包括:
3.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,所述预训练的图像分类模型的输出结果为json文件,其中,所述输出结果为:缺料、正极壳、正极片、隔膜、锂片、垫片、负极壳、破损正极片、全黑图中的一种。
4.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,在所述获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像之后,还包括:对所述当前零件的图像进行预处理操作,其中,所述预处理操作包括:图像滤波、边缘检测、阈值化、以及形态学处理。
5.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,所述在根据所
6.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,所述在根据所述识别结果判断到所吸取的当前零件正常时,选取与所述当前零件对应的图像处理模型对所述当前零件进行处理,以生成所述当前零件中心点像素坐标,具体为:
7.一种视觉辅助扣式电池的组装装置,其特征在于,包括:
8.一种视觉辅助扣式电池的组装设备,其特征在于,包括存储器以及处理器,所述存储器内存储有计算机程序,所述计算机程序能够被所述处理器执行,以实现如权利要求1至6任意一项所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,存储有计算机程序,所述计算机程序能够被所述计算机可读存储介质所在设备的处理器执行,以实现如权利要求1至6任意一项所述一种视觉辅助扣式电池的组装方法。
...【技术特征摘要】
1.一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,在获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像,调用预训练的图像分类模型对所述当前零件的图像进行识别,以生成识别结果之后,还包括:
3.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,所述预训练的图像分类模型的输出结果为json文件,其中,所述输出结果为:缺料、正极壳、正极片、隔膜、锂片、垫片、负极壳、破损正极片、全黑图中的一种。
4.根据权利要求1所述的一种视觉辅助扣式电池的组装方法,其特征在于,在所述获取组装顺序列表,控制配置在所述机械臂上的吸盘吸取与所述组装顺序列表对应的零件,并移动至图像采集处进行采集当前零件的图像之后,还包括:对所述当前零件的图像进行预处理操作,其中,所述预处理操作包括:图像滤波、边缘检测、阈值化、以及形态学处理。
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员:洪文晶,黄伟源,苏文湫,许拱照,阙华炀,方奕凯,洪盛,
申请(专利权)人:厦门大学,
类型:发明
国别省市:
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