機(jī)器視覺在軟包動力鋰電池極耳焊接缺陷檢測中有廣泛的應(yīng)用。通過使用機(jī)器視覺技術(shù)，可以實現(xiàn)自動化的、高效率的缺陷檢測和質(zhì)量控制。
機(jī)器視覺系統(tǒng)可以對焊接過程中的極耳進(jìn)行實時監(jiān)測和檢測。它可以通過圖像處理算法來提取和分析焊接區(qū)域的特征，例如焊接點的形狀、大小、位置和顏色等。通過比較預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)或模型，機(jī)器視覺系統(tǒng)可以確定是否存在缺陷，例如焊接不完整、偏位、斷裂或異常等。
機(jī)器視覺系統(tǒng)還可以檢測焊接質(zhì)量以及其他可能引起缺陷的因素。它可以檢測焊接接頭的表面質(zhì)量，例如氣孔、裂紋、變形等，并將其與標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。此外，機(jī)器視覺系統(tǒng)還可檢測焊接工藝參數(shù)的合理性，例如焊接溫度、壓力和速度等，以確保焊接過程的一致性和穩(wěn)定性。
本文總結(jié)了極耳焊接幾種常見的缺陷,并描述各缺陷的特征，為后續(xù)機(jī)器的圖像處理和分類識別做準(zhǔn)備。
焊洞：由于離焦量選擇不合適，導(dǎo)致局部功率密度過高，由此造成焊穿。
熔焊：此缺陷往往是由于焊接速度不匹配，使得極耳表面受熱不均勻造成的通常表現(xiàn)為缺陷面積更大，且形狀不規(guī)則，需要精調(diào)焊接速度。
焊偏：是由于激光焊頭沒能與待焊接極耳中心線保持平行造成的，偏離了極耳的中心線。應(yīng)及時調(diào)整激光焊頭的位置角度，避免后續(xù)的焊接依次偏離。
斷焊(短焊)：通常由于機(jī)械械上下振動，使得焊接不連續(xù),造成斷焊缺陷。應(yīng)檢查機(jī)構(gòu)濾震性，增加緩沖措施缺陷特征表現(xiàn)為焊縫岀現(xiàn)間斷，不連續(xù)，或者焊縫較短。
極耳焊縫的圖像分割是指將圖像中的焊縫部分與其他背景區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確的分離和提取。以下是一些常用的極耳焊縫圖像分割方法：
基于閾值分割：這是最簡單且常用的分割方法之一。通過選取適當(dāng)?shù)拈撝?，將圖像中的像素分為焊縫區(qū)域和背景區(qū)域?？梢愿鶕?jù)焊縫的顏色、亮度或灰度值等特征來確定閾值。
基于邊緣檢測：利用邊緣檢測算法，如Canny、Sobel等，可以提取焊縫邊緣輪廓。然后根據(jù)邊緣信息進(jìn)行區(qū)域分割，將焊縫區(qū)域與背景區(qū)域分開，基于圖像學(xué)習(xí)：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，對包含焊縫和背景的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。然后將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新的圖像，實現(xiàn)焊縫的準(zhǔn)確分割。
圖6 OPT深度學(xué)習(xí)極耳裁切邊緣檢測
基于分水嶺算法：這是一種基于圖論的分割方法。通過計算圖像中像素之間的距離或相似度，將圖像分割為多個區(qū)域。然后利用分水嶺算法對不同區(qū)域進(jìn)行分割，將焊縫與背景分離。
圖7 圖像處理之骨架提取與分水嶺算法
最后采用 OTSU閾值分割法,實現(xiàn)快速分割。具體實現(xiàn)步驟具體如下
(1) 讀取原圖像，進(jìn)行灰度變換，得到灰度圖像
(2) 采用中值濾波，保留邊緣的同時去除椒鹽噪聲
(3) 根據(jù)焊縫結(jié)構(gòu)特點，設(shè)定結(jié)構(gòu)元素，進(jìn)行多尺度對比度提升
(4) 在(3)基礎(chǔ)上，進(jìn)行形態(tài)學(xué)混合開閉重建，屏蔽干擾信息，保證焊縫完整性同時進(jìn)一步增強(qiáng)焊縫目標(biāo)與背景的對比度
(5) 最后，采用OTSU閾值分割方法，進(jìn)行焊縫目標(biāo)提取。
圖8 普通形態(tài)學(xué)（左） 閾值分割法（右）
本文重建方法的增強(qiáng)效果顯著，能使焊縫有效分割出來，剔除了其他干擾信息；其他方法則不能將焊縫目標(biāo)與背景分離，仍存在干擾，不利于后續(xù)的缺陷檢測。
