锂电池极耳焊接缺陷的自动光学检测研究

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时间:2019-05-17

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1、硕士学位论文锂电池极耳焊接缺陷的自动光学检测研究AUTOMATEDOPTICALINSPECTIONOFTABSWELDINGDEFECTSINLITHIUMBATTERIES王诗文哈尔滨工业大学2018年1月国内图书分类号:TP23学校代码:10213国际图书分类号:621密级:公开工程硕士学位论文锂电池极耳焊接缺陷的自动光学检测研究硕士研究生:王诗文导师:姚英学教授申请学位:工程硕士学科:机械工程所在单位:深圳研究生院答辩日期:2017年12月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP2

2、3U.D.C:621AdissertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofEngineeringAUTOMATEDOPTICALINSPECTIONOFTABSWELDINGDEFECTSINLITHIUMBATTERIESCandidate:WangShiwenSupervisor:Prof.YaoYingxueAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEn

3、gineeringSpeciality:MechanicalEngineeringAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:December,2017Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要激光焊接技术在手机锂电池极耳和电路保护板(ProtectionCircuitModule,PCM)焊接工艺中应用广泛,受激光能量不稳定、机械振动以及物料残次等因素的影

4、响,焊接产品不可避免地存在不同种类的焊接缺陷,传统上需要人工目检的方式来排除缺陷产品。目前锂电池极耳焊接大多采用机器视觉检测方式,但是,由于产品多样化,缺乏针对性算法等原因,缺陷检测存在检测准确率和实时性仍不能满足生产需求的问题。为了改善锂电池极耳缺陷检测的准确率和实时性,本文提出一种以DSP图像处理单元为核心的缺陷检测系统的总体结构和设计方案,开展锂电池极耳-PCM焊接缺陷检测系统的研究开发,重点研究焊接缺陷检测准确率和实时性的算法,并对检测系统性能进行实验验证。所研制的系统能避免上位机执行包括图像处理在内的所

5、有任务,高性能数字图像处理器能有效提高系统的实时性,重点研究改善的缺陷检测算法,亦具有较高的检测准确率。通过对生产要求和检测对象的分析,对检测系统的总体结构进行了探究,基于DSP高速图像处理以及嵌入式工业相机高速传输和时序控制的优点,设计了嵌入式的锂电池缺陷检测总体方案,包括系统硬件组成,以及各组件的接口方案。系统通过嵌入式工业相机完成焊点图像采集和时序控制,并通过相机输出接口将原始图像传输到图像处理模块进行实时处理;针对锂电池焊点检测需同时采集正反面多张图像的要求,系统用到多个大容量SDRAM和FLASH以改善

6、检测实时性。针对焊点图像特点,提出了一套完整的图像处理与缺陷检测方案。为了准确提取焊点的位置、形态、尺寸等特征,对一些图像处理算法做了针对性的设计,包括滤波、融合、自动阈值分割、边缘检测、形态学处理、几何变换以及模板匹配等算法。在此基础上,设计了包括焊点位置、形态标记以及尺寸计算的缺陷识别算法。通过单机测试,验证了算法的检测准确率。此外,根据生产需求,还设计了一款用于参数设置、设备控制和结果显示的上位机软件。论文最后利用该系统对某款手机电池极耳焊接做了在线检测与分析,系统在检测速度和准确率方面有较大提高,检测准确

7、率可达98.5%。关键词:锂电池极耳-PCM焊接;自动光学检测;DSP;图像处理-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractLaserweldingprocessiswidelyusedintheweldingoflithium-ionbatterycelllugsandProtectionCircuitModule.Generally,differenttypesofweldingdefectsappearedinevitablywithweldedproductsduetotheinstability

8、oflaserenergy,mechanicalvibrationandunevenmaterial,thesedefectswerecheckedmanuallyinthetraditionalvisualinspectionwaybeforethemachinevisiontechnologywereused.However,thediversedemandandth

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