【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锂电池生产检测，尤其涉及一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统。
技术介绍
1、随着经济和科技的迅猛发展，锂离子电池在众多领域的应用日益广泛，市场需求持续攀升。中国锂电池行业呈现出强劲的增长态势，出口贸易同样保持增长势头。
2、在这一背景下，消费者对锂电池质量的期望不断提高，电池生产企业也越发重视产品质量监控。锂电池的质量不仅影响其使用性能和寿命，若包含缺陷的锂电池流入市场，还可能引发安全隐患，甚至对生态环境造成危害。因此，在生产过程中对锂电池进行高效、精准的缺陷检测具有至关重要的现实意义。
3、传统的锂电池缺陷检测方法主要依赖人工检测，这种方式存在诸多弊端。人工检测效率低下，难以满足大规模生产流水线的快速检测需求，容易导致生产瓶颈。同时，人工检测的准确性受主观因素影响较大，不同检测人员的判断标准可能存在差异，从而造成误检和漏检问题，无法有效保证产品质量的稳定性。
4、随着机器视觉和深度学习技术的发展，虽有部分企业尝试将其引入锂电池检测领域，但现有的相关技术仍存在一些局限性。例如，一些检测系统在图像采集时无法有效去除背景干扰，导致计算量增大，影响运算速度和检测效率；部分目标检测算法在精度和实时性方面难以兼顾，无法满足生产线上对快速、准确检测的要求；系统的适应性和灵活性不足，难以快速部署到不同生产线上，且在面对新的缺陷类型或变化的生产环境时，检测性能可能大幅下降。
5、近年来，机器视觉领域的深度学习技术取得了显著进展，尤其是在目标检测和图像识别方面。通过深度卷积网络
6、为此，设计一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，用于对上述技术问题提供另一种技术方案。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，用于解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。
2、为了解决上述的技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，所述系统由图像采集模块、图像预处理模块、图像识别模块、机械臂控制模块、数据管理与监控模块和用户交互模块组成，多个模块协同工作实现锂电池生产流水线的缺陷检测与分拣功能；
4、所述图像采集模块用于实时捕捉锂电池外表图像，并将图像数据传输至图像预处理模块；
5、所述图像预处理模块与图像采集模块相连，接收图像采集模块采集到的图像后，对图像处理，并将处理后的图像传输至图像识别模块；
6、所述图像识别模块通过改进后yolov5算法对预处理后的电池图像进行识别，检测电池表面是否存在缺陷；
7、所述机械臂控制模块通过控制六自由度机械臂，在接收图像识别模块的信号后，自动执行挑拣操作，将缺陷电池从传送带上挑拣出来并放置到指定位置，并自动归位；
8、所述数据管理与监控模块与图像识别模块和用户交互模块相连，实时捕获并存档整个检测流程的数据；
9、所述用户交互模块通过可视化交互界面进行实时数据显示以及语音播报，所述用户交互模块与数据管理与监控模块和机械臂控制模块通信连接。
10、作为本专利技术提供的所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统的一种优选实施方式，所述图像预处理模块接收图像采集模块采集到的图像后，通过裁剪、缩放、旋转、增强的方式对图像处理，并运用图像分割技术将电池图像从背景中分离。
11、作为本专利技术提供的所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统的一种优选实施方式，所述图像识别模块通过改进后yolov5算法对预处理后的电池图像进行识别，检测电池表面是否存在缺陷，当检测缺陷电池时，向机械臂控制模块发送信号，通过机械臂对缺陷电池挑选。
12、作为本专利技术提供的所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统的一种优选实施方式，所述数据管理与监控模块还包括可视化功能模块和检测模块；
13、所述可视化功能模块用于对数据进行分析和展示；
14、所述检测模块用于在检测到合格率低于预设阈值时，自动触发警报信号，通知操作人员进行处理。
15、作为本专利技术提供的所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统的一种优选实施方式，所述改进后yolov5算法，步骤如下：
16、收集锂电池外观图片，包括正常电池和各种缺陷电池的图片，构建训练数据集；
17、将训练数据集划分为训练集和验证集；
18、通过训练集对高分辨率yolov5预训练模型进行训练，并通过验证集进行验证，得到yolov5模型。
19、作为本专利技术提供的所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统的一种优选实施方式，通过改进后yolov5算法对预处理后的电池图像进行识别，步骤如下：
20、将经过预处理的电池图像输入到训练好的yolov5模型中进行识别；
21、根据yolov5模型识别的图像特征，判断电池表面是否存在缺陷。
22、作为本专利技术提供的所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统的一种优选实施方式，锂电池生产流水线检测系统整体采用识别终端和操作终端的双模块结构，所述识别终端专注于图像识别和数据分析，所述操作终端依据识别结果控制机械臂实现准确挑选动作。
23、可以毫无疑义地看出，通过本申请的上述的技术方案，必然可以解决本申请要解决的技术问题。
24、同时，通过以上技术方案，本专利技术至少具备以下有益效果：
25、1、本专利技术提供的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，通过本专利技术的锂电池生产流水线检测系统，解决现有锂电池生产过程中人工检测效率低、准确性不稳定以及传统检测技术适应性差等问题，实现对锂电池表面缺陷的快速检测、准确定位与自动分拣，提高锂电池生产的质量控制水平，保障产品质量和生产效率，降低生产成本和资源浪费。
26、2、本专利技术在锂电池生产流水线中对电池外观缺陷进行检测、识别、定位及分拣的技术，旨在提高锂电池生产过程中的质量控制水平，保障产品质量和生产效率；并运用了图像处理、目标识别算法、自动化控制等多方面技术手段来实现对锂电池生产流水线的智能检测与管理。
27、3、本专利技术针对锂电池生产流水线质量控制需求而设计，通过采用先进的机器视觉技术，集成opencv视觉处理和yolov5对象识别算法，采用先进的图像分割和目标识别算法，结合高帧率工业相机、图像分割技术及机械臂控制系统，实时监控电池外壳，精确识别并记录任何表面划痕或缺陷，从而提高了检测的准确性和效率，有效解决了锂电池表面缺陷的精准检测与分拣问题。
28、4、本专利技术通过优化系统架构和算法，实现了高效的图像采集、准确的缺陷识别与定位以及快速的缺陷电池分拣，具备高适应性、灵活性和稳定性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述系统由图像采集模块、图像预处理模块、图像识别模块、机械臂控制模块、数据管理与监控模块和用户交互模块组成，多个模块协同工作实现锂电池生产流水线的缺陷检测与分拣功能；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述图像预处理模块接收图像采集模块采集到的图像后，通过裁剪、缩放、旋转、增强的方式对图像处理，并运用图像分割技术将电池图像从背景中分离。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述图像识别模块通过改进后YOLOv5算法对预处理后的电池图像进行识别，检测电池表面是否存在缺陷，当检测缺陷电池时，向机械臂控制模块发送信号，通过机械臂对缺陷电池挑选。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述数据管理与监控模块还包括可视化功能模块和检测模块；
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述改进后YOLOv5算法，步骤如
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，通过改进后YOLOv5算法对预处理后的电池图像进行识别，步骤如下：
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，锂电池生产流水线检测系统整体采用识别终端和操作终端的双模块结构，所述识别终端专注于图像识别和数据分析，所述操作终端依据识别结果控制机械臂实现准确挑选动作。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述系统由图像采集模块、图像预处理模块、图像识别模块、机械臂控制模块、数据管理与监控模块和用户交互模块组成，多个模块协同工作实现锂电池生产流水线的缺陷检测与分拣功能；
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述图像预处理模块接收图像采集模块采集到的图像后，通过裁剪、缩放、旋转、增强的方式对图像处理，并运用图像分割技术将电池图像从背景中分离。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的锂电池生产流水线检测系统，其特征在于，所述图像识别模块通过改进后yolov5算法对预处理后的电池图像进行识别，检测电池表面是否存在缺陷，当检测缺陷电池时，向机械臂控制模块发送信号，通过机械臂对缺陷...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜彬，胡育才，吴维荣，刘许攀，刘威，陈岑，高熙凤，潘柘彤，李洁，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：
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