摘要：为了提高手机电池外形尺寸检测的精度和效率，设计了一种基于工业相机、伺服电机和机械手的自动检测系统，并对该系统进行了运动控制系统和检测软件的设计，同时一给出了基于机器视觉原理的电池外形尺寸的实用检测方法。根据具体的测试要求完成光学设备选型，选择了相应的视觉开发软件编写电池外形尺寸测量程序。该系统具有自扫描、高精度、稳定性强和非接触等优点，对同类项目的设计有一定的参考价值，进而能够满足实际应用的需求。
关键词：机器视觉；运动控制；硬件选型；尺寸检测
0引言
随着当前图像处理技术，计算机语言编写技术以及机器视觉技术的不断发展，机器视觉技术的应用范围也变得越来越广泛，尤其是在当前的自动化生产企业中，已经拥有比较大的应用范围。在当前的手机电池生产过程中，由于电池外形尺寸的合格程度，会影响电池正负极耳和极耳胶的装配，进而影响电池的封装工序要求。尤其是对于很多的不同规格，不同品牌的手机电池，其外形结构尺寸对于电池的极耳和极耳胶的安装都有比较严格的尺寸要求。但是，目前正在研究的电池尺寸以及对整个电池的极耳和极耳胶所需的安装的尺寸而言，还没有比较好的方法能够实现较好的尺寸测量方法。在现实的手机电池生产过程中，很多的企业一般是选择用比较传统的千分尺和游标卡尺日常中最常用的测量工具进行测量。但是这种测量方式在很大程度上影响了电池生产中的工作效率，导致手机电池的生产流程变得更加费时费力，进而导致整个生成成本增加，这种检测模式不但容易造成较大的误差，无法保证准确的检测误差，比较容易导致电池的生产不合格。由于很多的生产企业生产规模的不断增加。自动化流水线的速度也在不断的提升，对于实际中的人工检测在速度上存在极大限制，已经无法满足当前的工业化生产的技术要求。
针对当前手机电池尺寸检测的精度较低、检测速度较慢以及检测流程不规范等问题，本文提出了一种基于机器视觉的手机电池尺寸检测系统，进而通过这一系统的工作替代传统的人工测量方式。选用当前比较先进的工业相机对流水线上的电池外形尺寸进行图像采集，之后利用图像处理软件对图像信息做出分析，兵自动的对不满足手机电池上下限尺寸要求的电池进行自动淘汰。
1检测内容及系统总体结构设计
1.1检测目标
需检测的电池外观如图1所示。工业上主要对电池作以下几个方面的尺寸检测：
（1）电池的正负极耳端子所具有的长度；
（2）电池的正负极耳到中心线的距离；
（3）电池的正负极耳胶所具有的高度。
图1电池外观 图2 系统结构设计
1 .2 系统总体结构设计
根据所检测的目标的检测要求，就需要设计的电池尺寸检测系统的硬件总体结构如图2所示。
图2中检测系统的硬件结构主要有：图像采集模块、采集过程的执行机构、控制模块以及图像处理模块等。对于选择的图像采集模块主要是指由工业相机、图像采集卡、光学镜头以及光源等主要部分组成。
图3工业相机
2 视觉系统硬件设计
2. 1工业相机的选择
对于检测系统而言，其功能主要是通过工业相机采集相应的图像信息，文中主要是通过工业相机采集手机电池相关尺寸信息，依据采集到的尺寸信息，通过图像处理获得所检测的电池的尺寸精度，并判断是否符合要求，对所拍摄的图像信息进行处理，找出相应的影响因素，手机电池尺寸检测的所使用的工业相机是IMAGING公司生产的Fire WIRE系列工业黑白相机，如图3所示。硬件的主要参数见表1所示。
2. 2光源设计
在设计这一测量系统的过程中，针对整个机器的结构特点，需要采用一定的光源才能够更好地确保图像信息采集的准确性，在对于系统选择的光源要求具有明亮、稳定以及均匀的特点，进而确保整个光源能够完全的照亮电池的局部细节特征，以便于图像采集。机器视觉中光源的种类通常包括：高频荧光灯、卤素灯和LED灯等。
在测量电池尺寸的过程中，需要准确的测量出电池的极耳和极耳胶的准确尺寸。在设计过程中为了确保获取的图像信息更加清晰，在设计中，考虑到采集图像的形状的自由度问题，光源的使用寿命，以及相应速度等因素，选择LED灯作为光源，如图4所示为光源结构布局。
图4光源结构布局图5整机装配结构图
2.3整机装配
为了获得更加稳定的图像信息，需要输入光源安装在电池正下方，工业相机安放在正上方，以便于对更好的通过镜头获取准确的图像信息。待检测电池的极耳材料为铝和铜镍金属材料，其极耳胶是采用的CPP胶，由于这两者对强光的反射比较严重，而蓝光属于冷色光源，光线柔和，打在极耳上，边缘黑白对比明显，噪声干扰极小，实验结果也表明采用蓝色LED发光颗粒会使得极耳和极耳胶的边缘轮廓比较锐利。整个视觉工位的空间安装方式如图5所示。
3系统视觉软件的设计
3. 1开发环境的选择
3. 2图像的校准与标定
3. 3模板匹配
实际电池检测中，因为夹具自身因素，电池每一次所到位置不一定完全相同，而在精密测量中，细微的空间位置偏差则会给影像检测带来很大的误差，有时候甚至导致错误结果。
4 结语
在图像采集和处理设备选型合理的前提下，利用机器视觉检测系统可以达到很高的检测精度。从系统整体架构到硬件选型，再到软件算法的设计，文中对同类项目的设计都有一定的参考价值。目前，该系统已经应用到某电池生产厂家中，应用效果表明，无论是检测准确率还是检测效率，都得到了显著性提高。
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作者简介：
赵保恩（1987.1-）男 白族，湖北黄冈，硕士，中级职称，研究方向：机械设备管理。
论文作者:赵保恩
论文发表刊物:《电力设备》2017年第16期
论文发表时间:2017/10/24
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