摘要：随着科技的发展，制造业从最开始的纯手工，到后来采用半自动、全自动设备。由于生产速度和质量要求的不断提高，人在生产过程的作用日趋减小，越来越多的岗位趋于自动化、智能化，各类控制器、传感器等电子设备发挥的作用越来越大。

对于全自动高速干电池生产线来说，视觉系统就像人的大脑一样，通过图像的采集、图像的处理、数据的分析来判断所检测的产品质量;经过判断输出，给可编程控制器发送信号，以采取必要的产品筛选措施，最终把控质量，提升品质，这对于一个制造型企业来说是至关重要的。

关键词：视觉;图像;特征;颜色

引言：R20干电池作为一种常见的日常消费品，它的生产线逐步向着更加自动化、更加高速化的方向发展，封口处密封胶的涂抹质量会直接影响它的产品质量，干电池的漏液现象是严重质量问题之一，人工目视是传统的检测方法。

目前，我公司R20干电池生产线的生产速度已经从250只/分钟，升级至高达420只/分钟，人工的目视己经无法满足高生产效率的检测要求。由此可见，研究干电池生产线上的全自动视觉检测技术具有重要意义。

便于更好地把控干电池质量，笔者采用了产品是松下PV200 TC2，ImageChecker 图像检测设备，来辅助笔者检测它的涂胶质量。

视觉系统在干电池行业的作用非常巨大。自动视觉检测系统对干电池封口胶检测，使用CMOS图像传感器获得的图像干电池密封胶区域，利用数字图像处理技术来获得图像特征，并提取图像特征的内在和外在胶体边缘，从而实现缺陷识别和胶涂层质量评价。

在干电池图像的采集和传输，由于光源亮度的变化或照射不均匀，随机电磁和其他人为因素干扰CMOS摄像机模拟转换所产生的量化噪声的图像信息，图像获取系统将不可避免地受到内部和外部的干扰。这样会影响拍摄图像质量，干扰图形数据分析。因此，相关的灰度处理、颜色提取和特征抽出方法是实现干电池密封胶视觉检测的关键。

广泛应用于国内外干电池生产中的一种环保、安全的电池密封工艺是封口胶密封。采用的密封胶是一种特殊配方的胶粘剂，具有在室温下不易凝结、不易固化等特点。

当干电池出现断线、缺口、镀层薄等质量缺陷时，就会产生密封不良。电池内部的电解液容易从闭合的电池中流出，导致两个重要的质量问题，泄漏和慢性短路。对于这两个电池的隐性质量缺陷问题。常规检测仪器和检测方法难以在产品出货前进行检测。在质量事故发生的过程中，经常给电池制造商、经销商、终端存储或用户使用和消费者带来经济损失，其中可能导致大量产品报废的连锁反应使电池泄漏在运输或储存，造成污染和腐蚀电气设备。

一、前期准备工作

笔者采用的是松下PV200产品，来实现R20干电池封口胶涂抹质量的自动检测，检测的对象是R20干电池的碳棒黑胶和锌筒外壁上的红胶。运用CMOS摄像机、compytar工业镜头及大LED光源组成视觉检测系统，对于R20干电池封口区域的涂胶图像特征进行了分析判断。其中，CMOS相机采用 ANPVC5030，像素数为30万，像素大小为6.0X6.0μm，镜头采用compytar 25mm工业鏡头，视场为36mmx24mm。实验获得干电池中心碳棒周边涂胶质量的典型缺陷。

前期的按工作如图1所示安装。

从LED光源、摄像机的选择到安装，以及图像采集后的参数设置，最后的信号输出并进行的剔除，这其中有碰到一个难点。

检测时，正常涂胶的电池如图2所示。

但是，当彩色摄像机是正上方往下拍摄电池顶部，锌筒外壁口的红胶通过颜色抽出还是比较好处理的。如图3所示，碳棒外沿由于采购来的干电池碳粉上的隔离塑料面碗在冲压模具工艺的缺陷，中心插碳棒的内孔边缘，存在一定幅度的半圆环形状，俯视是一个圆环形状，然后在碳棒无胶水的情况下，摄像机采集到的画面是中心碳棒边缘有一个圆环，从而影响了图像处理的结果;当在少胶的情况下，这个圆环又起到了不足胶水该有的圆环形状，亦影响图像处理结果。尽管采取了灰度预处理或者遮罩的追加等各种措施，误剔比较频繁，不能达到预期效果。

后来的研究出的方案是：侧面拍摄法。如图4、5所示：

从原本的上方检测碳棒胶水，添加一组相机进行侧面拍摄检测，并保留原本的摄像机用于检测锌筒外壁口红胶。然而侧面拍摄，单相机不管摆放的角度怎么样都无法360度全方位的拍摄碳棒胶水，所以采用双黑白摄像机两侧拍摄，以达到拍摄效果。

二、检测过程

（一）锌筒外壁口的红胶检测：正上方往下拍摄，拍摄如图6所示：

干电池封口胶有一定的透光性，当封口胶涂抹的胶水温度过高，较低的粘稠度使涂抹量变少，胶体颜色灰度容易受到影响，碳棒黑胶的污染也会使颜色抽出更加难以有效的进行。当锌筒口少胶、断胶、无胶时系统出理后进行剔除，所以适当的温度影响涂胶质量和检测结果。另外一方面，锌筒在正极粉入筒后进行收口，如果收口处有凹陷褶皱，胶水也无法涂抹上，也会进行剔除。在检测锌筒外壁口胶水的过程中，顺带连锌筒的收口质量的检测也包括在内。

（二）碳棒上黑胶的检测：

碳棒的胶水检测是以单位面积内所检测到的白色像素点数量为依据判断胶水的涂抹质量。如果当碳棒的缺失或破损，白色像素多余设置的上限时，说明黑胶的涂抹质量不佳，存在少涂、漏涂，这样就需要进行剔除。

由于每一根碳棒的插入，都会存在一定的误差，这些偏移会导致检测的错误。所以我采用的方法是位置补正，依靠智能边缘线来寻找X/Y轴，确定坐标原点。然而当拍摄中，出现不同于图7的结果时，如图8所示，当正极粉过潮时，有黑色正极粉溢出塑料复压面碗，这些黑色正极粉影响了摄像机寻找坐标原点，当坐标系存在误差时，所检测的位置也发生了偏移，这时就存在误检。所以以这种检测的方法亦可以检测前道工序正极粉入筒的质量。

在实际工作中会存在红胶拉丝的情况，如图9所示，由于拉丝情况下红胶纤细，在白色光源的照射下，黑白摄像机拍摄的结果是白色像素线，经处理后判定为黑胶涂抹质量问题，并进行了剔除，这里也存在一个误检的情况。解决方法是在检测工序前安装一个吹起阀将红胶的拉丝进行处理。

三、综合分析

在最后两组检测系统配合检测时，发现光源的干扰十分严重，各画面中都存在反光现象，如果在配置中设置遮罩追加也许能达到预期效果，但是治标不治本，所以后来采用物理隔离的方法，在两个光源中间安装隔离挡板，简单有效的解决了问题。

正常运行中，如果发现的情况是剔除数量过多，那笔者需要考虑的是封口胶涂抹的质量问题，锌筒的收口质量问题，胶水温度影响的粘稠度问题，碳棒的质量问题或者是受潮正极粉入筒问题，在一个自动化设备中通过反馈可以发现很多问题，这是一个很好的自动控制原理的变相运用。

在整个过程中，需要安装LED光源和CMOS摄像机，调节摄像机光圈及焦距，设计电气布线，配置视觉系统的参数，编写PLC的程序，以及过程中遇到困难时提出自己的想法解决方案。

当一切有效的进行后，最终笔者达到了一个目标是良品可以剔除，次品必须剔除，消除干扰因素，尽可能的减少良品误剔的次数，后来统计的结果是剔除率低于千分之一。这样使产品的质量有了保障，而且整条生产线的工作效率大大提高，实现增产和增收双赢目标。

四、结论：

综上所述，视觉检测在干电池制造过程中的作用举足轻重。在检测胶水涂抹质量的过程中，同时可以发现的问题是：

（1）可以筛选出锌筒缺陷

（2）检查正极粉入筒质量

（3）反馈胶水温度情况

（4）反映碳棒的质量

这样在主要检测封口胶的情况下，可以反馈前面工序的产品质量，对于生产型的企业来说，质量往往大于一切，关乎生存，论干电池行业中的视觉系统的重要性不言而喻。

參考文献：

[1] 李树杰，中国机器视觉的发展趋势[J]，赤峰学院学报（自然科学版），2010年 01期.

[2] 陶思理，干电池封胶质量视觉检测系统研究[D]，华南理工大学，2011年.

[3] 张娜，图像增强技术的研究[J]，计算机仿真，2007年01期.

[4] 何涛，浅谈机器视觉的原理及应用[J]，技术与市场，2011年05期.

[5] 张舞杰、李迪、叶峰、李方，一种基于视觉的干电池检测方法[J]，机床与液压， 2011年13期.

作者简介：

薛佳伟（1990-），男，汉族，浙江嘉兴人，本科，单位：嘉兴得高电源科技有限公司，研究方向：电气工程。