周亞申, 屠建飛*, 方志梅

鋰離子電容器卷芯外形視覺在線檢測系統(tǒng)設(shè)計

周亞申1,2, 屠建飛1,2*, 方志梅1,2

（1.寧波大學(xué) 機(jī)械工程與力學(xué)學(xué)院, 浙江 寧波 315211; 2.寧波大學(xué) 先進(jìn)儲能技術(shù)與裝備研究院, 浙江 寧波 315211）

為解決鋰離子電容器卷芯的生產(chǎn)設(shè)備釘卷機(jī)檢測能力不足、操作者勞動強(qiáng)度大、效率低等問題, 設(shè)計了一款基于機(jī)器視覺的鋰離子電容器卷芯外形尺寸在線檢測系統(tǒng). 應(yīng)用高清CMOS工業(yè)相機(jī)、PLC、光電傳感器等搭建硬件平臺并安裝到釘卷機(jī)上, 設(shè)計了適用于鋰離子電容器卷芯檢測的圖像處理算法, 并基于此對該系統(tǒng)進(jìn)行驗證. 結(jié)果表明, 該系統(tǒng)具有識別精度高、效率高、可靠性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn), 能夠滿足檢測需求.

鋰離子電容器卷芯; 機(jī)器視覺; 在線檢測

鋰離子電容器融合了鋰離子電池和超級電容器兩者的優(yōu)勢, 具有高能量密度、高功率密度和長壽命的特點(diǎn), 但其對生產(chǎn)工藝提出了更高的要求. 卷芯卷繞作為鋰離子電容器的關(guān)鍵工序, 對卷芯外形尺寸的加工精度有很高要求, 目前仍需要在生產(chǎn)過程中隨機(jī)抽樣, 并使用影像儀進(jìn)行手工測量. 這種方式不僅增加了勞動強(qiáng)度, 而且效率低、精度差, 容易引入人為誤差.

機(jī)器視覺檢測技術(shù)是用機(jī)器視覺代替人眼進(jìn)行檢測、分析和判斷的智能測控技術(shù), 與其他檢測技術(shù)相比, 具有非接觸、速度快、準(zhǔn)確度高、自動化程度高等優(yōu)點(diǎn)[1-2], 能很好地滿足現(xiàn)代智能化制造的需求. 機(jī)器視覺檢測技術(shù)已廣泛應(yīng)用于刀具磨損在線檢測[3]、金剛線在線質(zhì)檢[4]、齒輪參數(shù)在線測量[5]等眾多領(lǐng)域. 陳水酉等[6]利用圖像處理與機(jī)器視覺技術(shù)開發(fā)了一套安全氣囊檢測系統(tǒng), 實現(xiàn)了對安全氣囊生產(chǎn)過程某一工位處關(guān)鍵尺寸的亞像素測量, 通過實驗表明該系統(tǒng)的檢測結(jié)果符合實際生產(chǎn)要求. 侯天龍等[7]針對高鐵車身關(guān)鍵零部件裝配的間隙寬度、深度和高度差質(zhì)量檢測, 提出了一種基于機(jī)器視覺的無接觸式裝配質(zhì)量檢測方法, 實驗結(jié)果表明其檢測精度達(dá)到了0.05mm. 趙文宏等[8]提出一種基于機(jī)器視覺的鋁型材表面瑕疵檢測方法, 該方法基于鋁型材的瑕疵種類和特性, 采用非線性的雙邊濾波, 并對其定義域核函數(shù)作出空間域改進(jìn), 改進(jìn)后的濾波算法能夠較好地抑制噪聲, 保留瑕疵邊緣信息, 符合目前對鋁型材表面質(zhì)量檢測的需求. 孫賀等[9]為解決傳統(tǒng)的輪胎表面缺陷依靠人工檢測、勞動強(qiáng)度高、受人的主觀影響大以及效率低下的問題, 研究了一種基于機(jī)器視覺的輪胎表面缺陷3D檢測系統(tǒng), 依靠機(jī)器視覺系統(tǒng)獲取檢測輪胎的表面圖像, 然后創(chuàng)建3D模型, 判定缺陷類型, 最終實現(xiàn)實時自動預(yù)警, 為輪胎生產(chǎn)商提供一種可靠的自動化檢測方案.

本文通過對卷芯卷繞生產(chǎn)的工況分析, 按照在線檢測要求設(shè)計了基于機(jī)器視覺與圖像識別的檢測系統(tǒng), 實現(xiàn)對卷芯外形尺寸的實時在線檢測與判定, 可有效提高生產(chǎn)效率, 保障產(chǎn)品質(zhì)量.

1 鋰離子電容器卷芯外形檢測系統(tǒng)總體設(shè)計方案

1.1 鋰離子電容器卷芯外形檢測的要求

本文所設(shè)計的檢測系統(tǒng)作為一個檢測單元安裝在卷芯卷繞工序的加工設(shè)備上, 與設(shè)備同步運(yùn)行. 為使檢測系統(tǒng)達(dá)到準(zhǔn)確高效, 需滿足以下要求: 能夠?qū)硇镜闹睆胶鸵_的長度作出測量, 并識別出是否抽芯, 如圖1所示; 根據(jù)設(shè)備工作節(jié)拍, 單次檢測時間應(yīng)控制在0.9s以內(nèi); 若連續(xù)出現(xiàn)問題產(chǎn)品, 應(yīng)發(fā)出警報.

圖1 卷芯外形與尺寸(mm)

1.2 檢測系統(tǒng)總體設(shè)計

1.2.1卷芯的生產(chǎn)設(shè)備與工藝

圖2所示為鋰離子電容器卷芯卷繞工序所用的某型號釘卷機(jī). 其主要工作過程為: 在恒定張力的控制下, 將上工序分切完成的正、負(fù)極電極片分別在2、5處釘接后, 以隔膜、負(fù)極片、隔膜、正極片的順序經(jīng)過8處的卷針卷繞成型; 然后經(jīng)過裁刀裁切和高溫膠帶粘接后, 由機(jī)械手(圖2位置7)夾持卷芯的兩個引腳, 并在此時通過內(nèi)部電路判斷卷芯是否短路, 若短路, 可判定卷芯內(nèi)部有破損, 將其投入不良品托盤, 否則放入良品托盤.

1: 正極電極片; 2: 正極釘接; 3、4: 隔膜紙; 5: 負(fù)極釘接; 6: 負(fù)極電極片; 7: 夾持卷芯機(jī)械手; 8: 卷針; 9: 光學(xué)檢測模塊安裝位置; 10: 卷芯成品托盤; 11: 釘卷機(jī)電氣控制柜.

現(xiàn)有設(shè)備無法檢測卷芯直徑異常、引腳長度異常、是否抽芯等外部質(zhì)量問題. 若卷芯直徑過大, 會對接下來的封口工序產(chǎn)生影響; 若卷芯直徑過小, 鋰離子電容器的能量密度就無法達(dá)到出廠標(biāo)準(zhǔn); 引腳長度異常和卷芯突出會影響接下來的穿膠塞工序. 這3個問題都會影響后續(xù)的工序進(jìn)程或?qū)е庐a(chǎn)成品不良. 為此, 本文設(shè)計將主要針對這些問題開展工作.

1.2.2鋰離子電容器卷芯檢測系統(tǒng)構(gòu)成

本文所設(shè)計在線檢測系統(tǒng)的構(gòu)成及原理如圖3所示. 其工作流程如下: 系統(tǒng)上電后, 各模塊初始化; 釘卷機(jī)的機(jī)械手將待測卷芯傳遞到固定待測位置, 此時反射式激光光電傳感器接收到該信號, 并將其傳遞給控制中樞PLC; 控制中樞PLC被觸發(fā)并控制CMOS工業(yè)相機(jī)采集卷芯圖像, 然后卷芯圖像被送到PC機(jī)中; PC機(jī)采用專用的圖像處理系統(tǒng)將像素分布信息轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化信號, 圖像系統(tǒng)根據(jù)這些信號進(jìn)行運(yùn)算, 提取目標(biāo)的特征, 并對卷芯是否合格做出判斷; 之后通過設(shè)備PLC將信號反饋給機(jī)械手, 機(jī)械手依據(jù)處理信號將卷芯置于良品托盤或不良品托盤中.

圖3 機(jī)器視覺在線檢測系統(tǒng)構(gòu)成及其原理

2 視覺檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)

2.1 光學(xué)成像模塊的設(shè)計

結(jié)合釘卷機(jī)的結(jié)構(gòu), 在不影響現(xiàn)有工作狀態(tài)和生產(chǎn)的條件下, 本檢測系統(tǒng)在釘卷機(jī)的位置9處(圖2)安裝光學(xué)成像模塊對卷芯外部特征進(jìn)行檢測, 如圖4所示. 模塊由機(jī)架與設(shè)備連接構(gòu)件、光學(xué)成像模塊機(jī)架、黑白工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、光電傳感器和白色LED背光光源組成, 上述硬件組裝后安裝到自動釘卷機(jī).

1: LED背光光源; 2: 機(jī)械手及卷芯; 3: 機(jī)架與設(shè)備連接件; 4: 自動釘卷機(jī); 5: 工業(yè)相機(jī)及工業(yè)鏡頭; 6: 光電傳感器; 7: 光學(xué)成像模塊機(jī)架.

2.2 電氣運(yùn)動控制模塊的設(shè)計

根據(jù)鋰離子電容器卷芯檢測系統(tǒng)要求, 電氣運(yùn)動控制模塊應(yīng)包括中央處理單元(PC機(jī))、控制模塊PLC及其控制的傳感器、設(shè)備PLC及其控制的機(jī)械手等. 圖5所示為電氣運(yùn)動控制的流程.

圖5 電氣運(yùn)動控制的流程

釘卷機(jī)開機(jī)復(fù)位后, 釘卷機(jī)內(nèi)置控制用的設(shè)備PLC控制機(jī)械手抓取卷芯到預(yù)定位置; 光電傳感器采集卷芯到位的信號, 并發(fā)送給控制PLC; 控制PLC將卷芯到位信號傳送到PC機(jī), 由PC機(jī)控制工業(yè)相機(jī)采集圖像, 并對采集到的圖像進(jìn)行處理和卷芯卷繞質(zhì)量判定; 判定結(jié)果傳回控制PLC, 由控制PLC傳送控制信號給設(shè)備PLC, 設(shè)備PLC控制機(jī)械手執(zhí)行對應(yīng)動作. 如果出現(xiàn)連續(xù)性多次卷芯質(zhì)量不合格問題, 設(shè)備PLC給出警報.

2.3 面向卷芯圖像檢測的算法設(shè)計

算法的設(shè)計要充分考慮效率(運(yùn)行時間)、程序穩(wěn)定性、程序適應(yīng)性、程序的通用性、程序的精度等. 鋰離子電容器外觀檢測算法應(yīng)包括圖像獲取、圖像處理、圖像識別部分. 視覺檢測算法流程如圖6所示.

圖6 視覺檢測算法流程

為提高圖像處理的速度, 本文設(shè)計了一個圖像識別多級分類器, 識別部分對卷芯直徑異常、引腳長度異常和卷芯前后突出依次檢測. 多級分類器中的每一個分類器完成一項目標(biāo)檢測, 若識別不符合標(biāo)準(zhǔn), 立即給出判斷結(jié)果并終止該卷芯的檢測, 循環(huán)進(jìn)入下一個卷芯的檢測; 若識別符合標(biāo)準(zhǔn), 則進(jìn)行下一個分類器的識別, 直至完成3個項目的檢測且均符合標(biāo)準(zhǔn), 才能判別卷芯為合格, 實現(xiàn)級聯(lián)檢測[10], 如圖7所示.

圖7 圖像識別判斷多級分類器

3 系統(tǒng)驗證

本系統(tǒng)采用Halcon圖像處理軟件和Open CV計算機(jī)視覺庫處理和識別圖像數(shù)據(jù), 應(yīng)用程序界面如圖8所示.

圖8 視覺在線檢測系統(tǒng)的人機(jī)交互界面

使用張正友標(biāo)定法[11]對系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定, 對某型號鋰離子電容器卷芯進(jìn)行在線檢測, 記錄連續(xù)生產(chǎn)的10個卷芯的測量數(shù)據(jù), 并用影像儀測量卷芯的相關(guān)尺寸作為對照, 驗證在線檢測系統(tǒng)的檢測效果, 其結(jié)果見表1～3.

表1 卷芯直徑檢測結(jié)果

表2 引腳長度檢測結(jié)果

表3 抽芯判定及系統(tǒng)測試時間

4 結(jié)論

本文對鋰離子電容器卷芯外形尺寸的在線檢測系統(tǒng)進(jìn)行了研究, 以影像儀測量結(jié)果為參照值, 在線檢測系統(tǒng)的尺寸測量在精度上可以做到相對誤差小于0.1%的要求. 序號3和序號10的卷芯檢測用時分別為0.46和0.24s, 說明在分別檢出右引腳長度異常和卷芯直徑異常后, 就判定該產(chǎn)品不合格, 實現(xiàn)了級聯(lián)檢測; 且系統(tǒng)測量時間在0.9s以內(nèi), 能夠和釘卷機(jī)的機(jī)械手判斷卷芯是否短路同步運(yùn)行, 做到實時在線檢測. 因此, 該系統(tǒng)能夠滿足鋰離子電容器卷芯外形尺寸在線檢測的使用要求, 且具有準(zhǔn)確、高效、穩(wěn)定可靠的優(yōu)點(diǎn), 成功解決了設(shè)備檢測不夠全面、操作者勞動強(qiáng)度大和部分不合格品流入到下一個工序的問題.

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Design of visual online inspection system for the shape of lithium-ion capacitor roll cores

ZHOU Yashen1,2, TU Jianfei1,2*, FANG Zhimei1,2

( 1.Faculty of Mechanical Engineering & Mechanics, Ningbo University, Ningbo 315211, China;2.Institute of advanced energy storage technology and equipment, Ningbo University, Ningbo 315211, China )

In order to solve the problems of insufficient detection ability, high labor intensity and low efficiency of the nailing machine in manufacturing of lithium-ion capacitor roll cores, this paper developed an online detection system for lithium-ion capacitor roll core shapes based on machine vision. A hardware platform was established using high-definition CMOS industrial cameras, PLC, photoelectric sensors, etc. and was installed on the nailing machine. An image processing algorithm suitable for the detection of lithium-ion capacitor roll cores was developed. Experimental results show that the system has the advantages of high recognition accuracy, high efficiency, and strong reliability, and can fully meet the detection requirements.

lithium-ion capacitor roll core; machine vision; online inspection

2021?10?22.

寧波大學(xué)學(xué)報（理工版）網(wǎng)址: http://journallg.nbu.edu.cn/

周亞申（1994－）, 男, 河南駐馬店人, 在讀碩士研究生, 主要研究方向: 工業(yè)檢測. E-mail: zhouyashen@yeah.net

通信作者:屠建飛（1974－）, 男, 浙江寧波人, 副教授, 主要研究方向: 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng). E-mail: tujianfei@nbu.edu.cn

TP216+.1

A

1001-5132（2022）03-0045-05

（責(zé)任編輯 韓 超）