基于机器视觉的电池丝印及FPC连接器缺陷检测系统究

所属分类：电子信息产业

所属单位：西安交通大学

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联系方式：0951-6087161/5020588

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成果简介

本项目研究对象为消费类电子产品的电池丝印和FPC连接器
不同型号电池丝印具有字符类型(汉字、英文、韩文及数字等)、字符格式、插画内容、条码格式等差异。目前电芯丝印/条码受夹具、设备、人员等相关因素影响导致印刷缺陷，丝印/条码缺陷类型主要分为：条码缺损/扭曲/歪斜/模糊/重影/脏污/色差，丝印缺损/歪斜/模糊/重影/脏污/色差、丝印与条码信息不匹配、条码尺寸及条码/丝印位置不符合规格要求等。现主要依靠人工检测，存在低效率、高成本、主观判断性强等问题。本检测系统利用机器视觉、图像处理方法对电芯丝印/条码的常见外观缺陷、尺寸测量及位置状态进行检测并标记输出，并开发了相应检测软件，后期可植入不同算法适用于任何型号的电芯。

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