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基于机器视觉的电池电芯缺陷智能检测技术讨论

2025-07-20 46 上传者：管理员

摘要：电池电芯在新能源汽车中具有重要的作用和意义，它们是新能源汽车能量存储和供应的核心，直接影响到电动汽车的续航里程、性能、安全性和使用寿命。电池模组电芯相互之间的绝缘性、导热散热性能对于新能源汽车和电池的安全性、可靠性具有重要意义，因此，在电池电芯的设计和制造过程中，必须注重绝缘、导热性能的提高和保证。文章对基于机器视觉的自动化缺陷智能检测技术进行分析与研讨。文章首先对机器视觉技术进行综述，其次对电池电芯硅胶垫自动化智能检测需求进行简析，最后对基于机器视觉的自动化缺陷智能检测技术进行分析，以供参考与借鉴。

关键词：
BMS板
机器视觉
电池系统
缺陷检测
自动化
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电池模组由电芯经串并联方式组合,作为电池系统构成中的一个小型模块｡目前纯电动车用的模组为12个电芯2P6S(2并联×6串联)组装而成｡其基本组成包括:控制模组(BMS板),电池复合单体,导电联接件,塑料框架,冷盘,冷却管,两端的压板以及紧固件｡其在生产制造的过程中不可避免地会出现质量问题,从而严重影响电池系统甚至是汽车的平稳运行｡因此,为切实提升电池模组运行质量及安全,加快新能源汽车的发展,技术人员需要充分利用好基于机器视觉的自动化智能缺陷检测技术,切实做好检测工作,保证电池模组的质量,保障汽车的安全平稳运行｡

1、机器视觉技术综述

机器视觉检测技术是一种立足于计算机及图像处理技术的视频及图像分析技术,其可以对人类的视觉系统进行模仿,借助图像采集､预处理以及特征提取等流程,使得计算机系统可以对被检测主体的图像信息进行分析｡主要由三部分组成:光学系统､图像处理系统､执行机构及人机界面｡

机器视觉检测技术有着相对较为广泛的应用,例如图像分割､目标跟踪以及行为分析等诸多领域｡技术人员借助机器视觉技术可以使得计算机能够高效地对海量图像数据进行分析与筛选,从而为生产线自动化系统控制､智能监控以及产品质量监测提供行之有效的技术支持[1]｡以自动化生产领域为例｡机器视觉缺陷检测在自动化生产线上具有重要的作用和优点,主要体现在以下几个方面｡

高准确性和稳定性:机器视觉缺陷检测系统可以通过高分辨率的图像采集和精确的图像处理算法,准确地检测产品表面的缺陷,如划痕､瑕疵､裂纹等｡相比人工检测,机器视觉检测具有更高的准确性和稳定性,可以大大降低误检和漏检的概率｡

高效率和自动化:机器视觉缺陷检测系统可以实现自动化的缺陷检测,无需人工干预,可以24小时连续运行｡相比人工检测,机器视觉检测可以大大提高生产线的检测效率,降低人工成本,提高生产线的整体运行效率｡

灵活性和可定制性:机器视觉缺陷检测系统可以根据不同产品的特性和缺陷类型进行灵活的配置和定制｡可以通过调整算法和参数,实现对不同缺陷的准确检测,适应不同产品的生产需求｡

降低人工成本和提高产品质量:机器视觉缺陷检测系统可以减少人工检测的工作量和成本,提高产品的一致性和质量水平｡通过及时发现和排除缺陷,可以降低产品的返工率和不良品率,提高企业的生产效益和竞争力｡

综上所述,机器视觉缺陷检测在自动化生产线上具有高准确性､高效率､灵活性和降低成本等优点,对于提高产品质量､降低成本和提高生产效率具有重要作用｡

2、电池电芯缺陷智能检测需求分析

近几年,随着新能源技术的飞速发展,新能源汽车的市场占有率逐年攀升,为我国的经济发展和环境治理起到了举足轻重的作用｡新能源汽车能源系统的核心部件之一电池模组,其制造质量的好坏直接决定着汽车的性能,伴随着电池模组性能指标要求的提升,对电池模组的生产工艺也随之有了更高的要求,其各工序质量检测也从传统的人工检测演变到使用机器视觉代替人工的方式,提高了工业自动化的水平[2]｡

电芯是纯电动汽车的动能来源,电芯的安全隐患严重危害整车的安全性,电芯在工作中时,会产生一定的热量,在不同的温度下能产生一定的热胀冷缩效应,导致电芯产生一定的膨胀,电芯间长期摩擦,很有可能会造成电芯损坏导致充电电池无效,严重时甚至无法控制｡

使用导热硅胶垫片能够完成电芯还有液冷管之间的热量传递,也能够体现导热材料的最高导热系数的特征｡在使用导热垫片的时候,还有缓冲电池包能够受到冲击力和减震的作用,成功保护电池单体,这样使用下去能够很好保护电池组,同时也能减少模块和模块之间的震动,达到理想的热传导效果｡因此,硅胶片的贴片质量将关乎整个电池模组甚至整个汽车的安全和质量,产线上常见的粘贴形式,如图1所示｡其中(a)为正确的粘贴形式,硅胶垫距电芯边缘的距离匀称;(b)为常见的粘贴缺陷之一即前后错位超差严重;(c)为左右错位严重;(d)为歪扭严重;(b)(c)(d)均为不合格产品(图中红色为正确粘贴形式)｡

机器视觉在质量控制方面的应用可以帮助企业提高产品质量的一致性和稳定性,减少缺陷和退货,提高生产效率和供应链管理水平,从而提高企业的品牌声誉和客户满意度｡这些都是企业长期发展和竞争优势的重要因素｡

图1电池电芯硅胶片粘贴示意图

3、基于机器视觉的电池电芯缺陷智能检

测技术分析质量检测在生产过程中确实至关重要,它不仅可以保证产品质量,还能降低成本､提高客户满意度､保护品牌形象,同时符合法规要求｡而机器视觉检测技术则是现代质量检测中的重要工具,由图像采集设备､图像处理算法､缺陷识别模型､判断和决策系统､数据存储管理系统以及人机交互界面等组成,能够实现对产品表面缺陷的自动化检测和判断,提高了效率和准确性｡基于机器视觉的电池电芯缺陷自动检测方法流程,如图2所示｡

在机器视觉实施中,进行图像信息采集是一个关键步骤,直接影响到后续的图像处理和缺陷检测效果｡通过精心选择和优化图像采集设备,结合良好的实施策略和实时监控,可以确保机器视觉系统能够有效地获取高质量的图像数据,为后续的图像处理和缺陷识别提供可靠的基础｡

在机器视觉实施中,图像预处理也是非常重要的一步,它可以帮助优化和准备图像数据,使得后续的缺陷检测和分析过程更加精确和高效｡通常情况下需要进行以下处理｡①去噪处理:在图像采集过程中,可能会受到环境噪音或采集设备本身的噪声影响｡因此,首先要进行去噪处理,以提高图像的清晰度和质量｡常用的去噪方法包括中值滤波､高斯滤波或小波变换去噪等,具体选择取决于实际情况和采集设备特性｡②图像增强:根据实际需求,可以进行图像增强来改善图像的视觉质量,例如增强对比度､调整亮度､增强边缘等｡这些调整有助于突出产品表面的细节和特征,使得缺陷更容易被检测和分析｡

根据产品成像的特征,采用了基于感兴趣区域的轮毂图像动态阈值分割算法｡其主要操作是针对电池电芯图像感兴趣的缺陷区域先进行降噪去噪处理进而获得目标图像的背景灰度,接着,令该图与原图做减法进而获得目标缺陷区域,其设置值高于或低于某个阈值来进一步萃取目标缺陷区域[3]｡实际处理中,阈值分割成功的关键要点是采集到图像的滤波去噪处理和灰度阈值的设定｡滤波去噪器的窗口大小如何确定十分重要,其选择过大或过小时都会导致被检测电芯的缺陷部分不能有效分割而漏掉重要信息影响到缺陷识别效果,故其取值大小应根据待检测电芯缺陷的尺寸进行操作｡且大量研究表明,滤波去噪器的取值通常在高于被分割目标零部件的大小时分割效果相对理想｡此外,阈值K的取值也至关重要,关系到电芯缺陷检测效果能否加倍精准,K值较高时能较好的过滤掉杂波去掉干扰成分,但同时也大概率会过滤掉缺陷区域的边缘信息,K值较低时通常会保证目标缺陷区域信息的完好度,但同时也无法避免某些杂波干扰成分的影响,造成很多伪缺陷的误报｡

实现视觉标定前要对工件识别,首先,在工控机中建立图像数据库,录入目标工件图像的特征｡接着,采用基于特征的匹配算法,利用边缘检测轮廓提取方法对工件进行定位｡具体而言,通过图像采集系统获取工件的一些特征,如工件边缘和工件端点等｡然后,利用算法对这些特征进行匹配,将图像匹配转换为少量特征的比对｡计算机通过算法分析,识别工件轮廓和特征,并将其与目标工件图像进行比较｡同时,在识别过程中,系统会不断进行智能学习,以便对一些模糊的工件轮廓做出智能判断｡这样的方法可以实现对工件的准确识别和定位｡

以常熟某司电芯贴片位置度检测为例,检查要求:识别贴的贴片和盒子有无偏离,识别成功率99.99%,误判率0.01%｡用轮廓进行粗定位,四边形中点进行精定位,用抓到的四条边的角度及最大最小宽度工具来检测两条相交的边缘的贴片和盒子的距离来判断OK和NG｡如图3-(a)经软件处理､判断,硅胶垫距电芯边缘最大/最小距离均在允许范围内,则提示该产品为OK;(b)(c)两种情况显示最大距离超过最大允许值,最小距离超过最小允许值,软件判定为NG;(d)属于线转角超出上下极限,软件自动判定为NG｡

图3软件处理示意图

4、OK/NG分流装置设计

在自动化生产线上,合格品和不合格品的分流装置是确保产品质量和生产效率的重要环节｡通过合理的分流设计,可以在生产过程中实时检测产品的质量,并将合格品和不合格品分开,避免不合格品流入下一个环节,降低资源浪费和风险｡本系统配套的视觉检测装置使用摄像头和图像处理技术实时监测产品质量｡对于检测出不合格品的产品,系统可以自动触发分流机制｡合格品继续输送到生产线,而不合格品被导向另一条输送带或容器｡

5、结论

文章综述了电池电芯质量检测的重要性以及机器视觉应用的优势,并介绍了如何通过优化图像采集和预处理来增强缺陷检测系统的性能和可靠性｡对其图像数据采集､图像预处理､图像动态阈值分割､缺陷特征提取等自动检测方法流程进行了深入研究,实现了电芯缺陷的准确检测,保证汽车电池模组生产质量的同时提高了生产效率,以期推动我国零部件制造业的长远发展[4]｡

参考文献:

[1]江佳斌.基于机器视觉的定位及缺陷识别智能检测技术研究与应用[D].杭州:浙江大学,2020.

[2]秦嘉伟.基于机器视觉的动力电池模组尺寸测量系统研发[D].福州:福建工程学院,2021.

[3]姚翠萍.基于机器视觉的零件表面缺陷自动检测识别研究[J].机电产品开发与创新,2024,37(03):104-106.

[4]漆燕峰.基于机器视觉的方形电池组极柱焊接缺陷检测的研究[D].福州:福建工程学院,2021.

文章来源:赵保伟,刘斐斐,赵光辉.基于机器视觉的电池电芯缺陷智能检测技术讨论[J].时代汽车,2025,(16):94-96.