Lithiumbatterieelektrodenfehlererkennung

1. Projekthintergrund:
Beschreibung der Anforderungen:
Feststellung und Einstufung von Poloberflächenfehlern
die erforderliche Mindestgenauigkeit beträgt 0,2 mm2
technische Anforderungen:
Positive und negative Fehlererkennungspunkte und -spezifikationen sind wie folgt:
Elektrodenleckagefolie < 1 mm × 1 mm
Schwarzer Punkt weißer Punkt < 3 mm
dunkle Markierung < 10 mm × 1 mm
Luftblase < 1 mm × 1 mm
Länge der weißen Linie < 40 mm
gelbe Prüfung 15 mm × 15 mm
Das Band wird sofort erkannt.
Grubenbreite/Eindrückenbreite < 4 mm
entfaltet erkannt wird
Breite der Kantenunterbrechung ≤ 0,2 mm
Die Verkrümmung der Stangen hängt von der Situation ab.
Kleber wird sofort nachgewiesen, wenn er vorhanden ist
schwarze Streifen/schwarze Linienlänge < 40 mm
Der Schmutz hängt von der Situation ab.
2) Lösungsarchitektur:
Beschreibung des Systems:
Die Band-/Roller-Funktion steuert die Bewegung des Polfilm, hält abwechselnd an und läuft, und verwendet den Rahmen-plus-Linien-Trigger-Modus, um die Zeichnung der Linienscannerkamera zu steuern. Zwei 8k-Linienscannerkam
Erektionsdiagramm:

3) Vorteile des Programms:
1.die Kombination von traditionellen Algorithmen und Deep Learning zu unterstützen und die optimale Lösung für verschiedene Mängel zu finden;
2.die Klassifizierungsfunktion aller festgestellten Mängel unterstützt und die Erkennungsbedingungen entsprechend den Kundenanforderungen öffnen kann;
3.die Effizienz der Algorithmenverarbeitung ist hoch, die große Bildverarbeitungsgeschwindigkeit ist stabil auf niedrigem Niveau, um den Hochgeschwindigkeitsbedingungen der Lithiumbatterienindustrie gerecht zu werden;
4. angepasste Funktionen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Daten nach Zellübertragung, Lichtquelle adaptive, Defekt-Spot-Erkennung, automatische Prozesswert-Akquisition, drei-Ebenen-Behörde, automatische Speicherung und Löschung, Reset und Neuschneiden und andere praktische