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涂层缺陷检测
发布时间：
2023/06/19 21:25
大体流程为首先对锂电芯极耳焊后视觉检测系统进行了设计；然后基于图像处理原理对采集的图像进行图像预处理，并利用图像差分的方法提取相应的缺陷特征，实现缺陷的识别检测；对整个视觉检测系统进行效果验证，验证机器视觉检测方法的可行性及合理性。
较难检测粗粒径材料和焊接接头中存在的缺陷；b）缺陷位置、取向和形状对检测结果有一定的影响；c）A型显示检测不直观，检测信息少；d）较难确定体积状缺陷或面状缺陷的具体性质。
工业智能三维CT可给出被检测对象的断层图像，常规缺陷检测，再现物体内部结构、密度分布、缺陷位置等，可对被测对象内部结构、缺陷进行定量检测，可用于零部件及整体内部缺陷的定量检测、装配正确性检查，可实现逆向工程应用等，可用于新能源、OLED、汽车、自动分析检测、核电、半导体、精密器件、3C消费电子、通讯、机械产品质量、科学研究等诸多领域通通搞得定；
超声波检测的定义：通过超声波与试件相互作用，就反射、透无损检测设备射和散射的波进行研究，对试件进行宏观缺陷检测、几何特性测量、组织结构和力学性能变化的检测和表征，并进而对其特定应用性进行评价的技术。
视觉检测系统采用CCD工业相机成像技术以及先进的数字图像处理信号处理分析技术，实现了对涂布的涂层质量、涂层尺寸等检测。基于机器视觉的锂电池视觉检测设备可以避免成品缺陷浪费，对涂布质量缺陷进行检测并标识，利用标识和剔除废品信号在制造成品电芯之前挑出废品，能够为企业减少材料和产线的浪费，通过缺陷信息的实时输出，帮助企业及时掌握设备生产情况，调整设备，提高产品品质。返回搜狐，查看更多
铸件压铸过程较为复杂，其缺陷包括外部和内部缺陷，此项目主要是检测内部缺陷是指目测不能发现的内部缺陷：诸如气孔、缩孔、缩松、内部裂纹、杂质等。利用X射线图获取工件透视图，实现检测内部缺陷：诸如气孔、缩孔、缩松、内部裂纹、杂质等，利用深度学习等机器学习方法检测铸件内部缺陷，已到达工业实际应用要求，成果在国际期刊发表。
用于射线检测X通过光强的穿透力和直射产品的内部缺陷，X光穿透待检测产品和探测器成像吸收光，呈现不同明暗的图像，对产品内部结构的检测具有重要意义。但对于面积缺陷（未焊接、未溶合、裂纹等。)如果摄影角度不合适，容易漏检；另外，如果检测到较厚的部件，射线会随着厚度的增加而减弱，所以灵敏度不高。
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