引 言

科技信息時代，人們對手機的需求量巨大。與此同時， 手機電池的需求數(shù)量十分龐大，且在加工生產(chǎn)過程中，電池的質(zhì)量也非常重要。目前，工業(yè)領域中對手機電池外觀缺陷的檢測精度要求越來越高，在電池制造過程中，對表面缺陷的檢測大多是人工檢測。由于生產(chǎn)線勞動強度比較高，整個檢測過程中，檢測人員易疲勞，導致檢測效率降低，且會有很多不合格電池流入市場，因此很難達到檢測要求與檢測標準。這些問題將嚴重影響整個企業(yè)的形象，而且將不合格電池返廠進行二次加工也會導致企業(yè)生產(chǎn)成本增長。

國外研究中，Y.K.RYU 提出一種基于機器視覺的焊點檢測架構(gòu)，該架構(gòu)分為兩層，提取出焊點的 9 個特征，采用神經(jīng)網(wǎng)絡算法對焊點圖像進行識別 [1]。N.Mar 提出一種自動焊點識別檢測系統(tǒng)，先對圖像作 Hough 變換，然后對焊點圖像進行定位，通過顏色變換將圖像轉(zhuǎn)換為 YIQ 圖像，再通過圖像分割算法將分割圖像進行離散余弦變換得到圖像特征，最后對缺陷圖像進行分類。國內(nèi)也有不少學者提出焊點檢測算法。蔡念等提出利用形態(tài)因子與曲率建立焊點特征的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，能夠有效地實現(xiàn)焊點質(zhì)量檢測 [2]。

用三維激光掃描儀對待檢測物體進行線掃描，便可獲得待測物表面的點云數(shù)據(jù)。三維圖像掃描技術(shù)是一種立體測量技術(shù)，它所獲得的點云數(shù)據(jù)除了具有幾何位置信息，某些還具有顏色信息、強度信息等。三維激光掃描技術(shù)與傳統(tǒng)三維重建技術(shù)相比，具有精度高、速度快，能大幅節(jié)約時間與成本的優(yōu)點。

1 基于二維平面的檢測方法

在手機電池的加工檢測中，焊點缺陷檢測十分重要，關乎著電池的使用壽命。本文二維平面檢測過程包括圖像預處理濾波、圖像對比度增強、邊緣輪廓檢測、圖像分割等。

圖像濾波是指在最大化保留圖像細節(jié)特征的條件下對目標圖像的噪聲進行抑制，按照處理方式的不同，可分為空域濾波和頻域濾波。工業(yè)檢測大多要求檢測速度快且能實時監(jiān)控，為了減少運算量，多采用空域濾波方式。

根據(jù)中值濾波的排序規(guī)則，可縮小像素間的灰度差異， 并能完全消除處于灰度值兩端的突變像素，在去噪的同時能夠較好地保護圖像的邊緣與細節(jié)，特別適用于消除散粒噪聲、椒鹽噪聲等。濾波過程可如下表示 ：

g（x，y）=med{ f（x+? x，y+?y），（? x，?y）∈ W} （1）式中：med 表示取中值操作；f（x，y）與 g（x，y）分別表示中值濾波之前與之后的像素灰度；? x，?y 分別表示距離中心像素的水平與垂直偏移量；W 表示以（x，y）為中心的鄰域像素集合。

Canny 邊緣檢測算法于 1986 年由 John Canny 提出，被廣泛應用于各類圖像處理系統(tǒng)中，是一種公認的具有良好邊緣檢測性能的檢測方法。Canny 邊緣檢測算法主要遵循的原則為 ：能夠盡可能多地標識出圖像中的實際邊緣，標識出的邊緣要盡可能與實際圖像中的實際位置接近。該算子有著濾波、增強、檢測等多階段的優(yōu)化算子。焊盤內(nèi)部極片定位圖片如圖 1 所示，根據(jù)此圖可進行極片定位檢測。

在極片定位檢測過程中，由于光照不均，極片與焊盤的分界線比較模糊。存在干擾因素的極片檢測圖如圖 2 所示， 此兩幅圖為同一環(huán)境下的圖片，由于生產(chǎn)過程中前站未處理好導致光照反射造成干擾。此時 Canny 算法在該檢測過程中失效，導致檢測不準確。

圖 1 焊盤內(nèi)部極片定位圖片

圖 2 存在干擾因素的極片檢測圖

2 基于三維高度的檢測方法

利用三維激光掃描儀可獲得物體的三維空間坐標，該掃描儀基于激光測量原理進行設計。其工作原理為 ：在測量過程中，發(fā)射器向待測物表面發(fā)射激光，當激光到達待測物表面時產(chǎn)生漫反射，通過反射光線計算出發(fā)射器與待測物的空間距離，求出垂直與水平方向的角度值，根據(jù)待測物大小調(diào)節(jié)激光掃描范圍大小，通過設置三維激光儀的移動測量速度獲取待測物的點云數(shù)據(jù)與原始三維點云模型 [3]。

采用三角測距法進行距離測量的測距原理如圖 3 所示。

激光發(fā)射器發(fā)射出一束激光，經(jīng)過掃描棱鏡掃描待測物表面并反射回去，該反射光通過透鏡成像原理在 CCD 上成像。已知基線與發(fā)射光的角度為 α，基線與入射光的夾角為β，激光掃描儀的軸向自旋轉(zhuǎn)角度為 λ。將激光發(fā)射點作為坐標原點，激光發(fā)射方向作為 X 軸正方向，以平面指向待測物且垂直于 X 軸的方向作為 Y 軸建立三維坐標系 [2]，從而可計算出目標點的三維坐標為 ：

該測距法存在測量距離較短的局限性，故此方法較多適用于室內(nèi)測量與短距離測量。

利用 Canny 算法定位出極片邊緣后，就可利用線鐳射掃描儀掃描得到的點云數(shù)據(jù)的 Z 軸高度對該范圍內(nèi)的極片高度進行檢測，從而判斷出極片的具體位置，以便后續(xù)找出打焊點的位置。在該檢測過程中，正面端極片高度的整體檢測時間為 5 s。焊盤表面三維圖像如圖 4 所示。

利用高度檢測可避開光照不均的影響。焊盤三維側(cè)面圖如圖 5 所示，上方區(qū)域為極片，下方區(qū)域為焊盤，根據(jù)極片高度即可輕松定位出極片位置。

3 結(jié) 語

本文利用三維機器視覺對極片進行定位檢測，不僅可替代人工檢測，彌補二維視覺檢測缺陷，還可大大提高機器視覺的檢測效率與準確率，同時也為企業(yè)節(jié)省了成本，具有極高的應用價值。