利用3D激光传感器扫描流水线上的极板(包括阳、阴极板) ,生成极板的3D点云数据,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,识别干扰区域,求取极板的平整度与缺陷面积,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。
极板视觉检测系统解决了传统人工质检的检测稳定性差、检测结果难以追溯、检测效果复核难度大等问题,提升了极板生产与出厂合格率,降低了人工成本,打通了生产数据与检测数据的信息流追溯,真正意义上提高了冶金行业质量检测的智能化水平。数字化、可视化每一块极板;精度高达毫米级
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
使用3D点云检测算法实现外观检测,代替传统人工检测,具有更高的可实现性与准确性,结合数学模型,进一步提升缺陷的检测准确率与精度,精度高达毫米级。
通过机器代替人工检测,实现生产过程无人化。