基于机器视觉的新能源电池极片缺陷检测系统开发

摘要

针对新能源电池极片生产过程中缺陷检测精度低、效率差的问题，本文设计了一种基于机器视觉的智能缺陷检测系统。该系统通过构建多尺度卷积神经网络模型，融合图像增强预处理算法和自适应阈值分割技术，实现了对金属露箔、脱碳、气泡、条痕、颗粒等五类典型缺陷的精准识别。实验结果表明：该系统检测精度达到98.7%,检测速度达到60个/min,误检率降低至1.3%,相较于传统人工检测方法的15个/min,检测效率提升4倍，为新能源电池极片质量控制提供了高效、可靠的技术解决方案。

关键词

机器视觉 / 深度学习 / 缺陷检测 / 新能源电池 / 卷积神经网络