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机器视觉取代人工外观缺陷检测渐成趋势

发布日期:2019-07-09

制造行业自动化进程的加快,导致各种零部件尺寸、大小、瑕疵、外观缺陷检测等方面的检测也越来越严格,而传统的认购肉眼检测根部无法满足高速精确的检测要求。因此高效精确、性能稳定、智能自动的机器视觉检测系统被广泛应用于各种制造领域。

随着机器视觉技术日趋成熟,越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能,以提高效率并降低成本,从而实现生产效益最大化。

目前,机器视觉技术已经进入了中国的锂电池生产检测领域,并且在隔膜涂布生产检测和极片焊接检测过程中发挥着极其重大的作用,成为了中国锂电池行业关注的焦点。这给中国的机器视觉设备制造企业提供了绝佳的发展机遇。

开启智能自动检测新模式

机器视觉技术在中国工业产品质量检测领域的应用越来越广泛,尤其是在产品的尺寸测量与外观缺陷检测上已经逐渐取代手工。

所谓“机器视觉”,就是利用机器代替人眼来做测量和判断。完整的机器视觉系统由光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等部分组成,综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

针对传统的人工密集型检测模式,机器视觉系统可代替大量的检测工人,将“人眼+简单工具”的检测模式升级为高精度快速的自动检测结果。

“机器视觉设备即将进入锂电池生产检测的标配阶段,目前国内已有众多大型电池生产及相关企业对机器视觉技术开始关注和试用。随着锂电池产品质量和检测要求的不断提高,机器视觉将逐步取代人工检测进入高度智能的自动时代。” 机器视觉技术锂电池外观缺陷检测领域的应用趋势。

由于锂电池尤其是动力电池的安全性和一致性要求非常高,因此在生产过程中关于各个环节的安全质量检测显得尤为重要。但是,中国大部分电池生产企业的检测环节仍处于低端的半自动甚至是人工肉眼检测阶段。

大多数国产锂电池的外观缺陷检测主要靠人工的方式进行,质检人员通过肉眼的方式逐一对零件表面和侧面进行检测,手工对良品和不良品进行逐一分拣。由于人存在主观判断误差以及人眼睛的疲劳因素,因此人工检测的方式存在着检测质量不稳定、部分缺陷不易识别、检测效率低下等问题。

“中国的锂电池制造行业还处于劳动密集型,大量技术水平低的普通员工无法满足高端产品发展需求。”机器视觉设备在大规模高速批量生产过程中,可以快速精确地检测出产品的各种问题,避免出现漏检。同时,其还可以清晰地呈现产品瑕疵部分以供后续复查,极大提高了产品的质量和检测效率。

事实上,机器视觉最早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能,许多流水线上具有高度重复性的检测工作都可以不再依靠人来完成,大大提高了检测效率和精度。

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度,其出现也来自繁琐劳动力的替代需求。在大规模的批量生产下,机器视觉自动化设备可以在流水线上代工人工,不知疲倦地对产品可能出现的杂质、污点和瑕疵等进行检测,确保产品加工的高效率、高质量,减少人为因素对生产过程的干预,进而改善工作环境和加强环境保护,提高能效。

业内人士表示,机器视觉外观缺陷检测设备在锂电池生产检测领域的应用,将加速锂电池制造行业的自动化进程,尤其对中国锂电池安全性、一致性及竞争力的提升起着举足轻重的影响。

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