极板视觉检测系统
计划概述
使用3D激光传感器扫描流水线上的极板（包括阳、阴极板） ，天生极板的3D点云数据 ，3D点云数据再传输到后端效劳器智能视觉软件中举行剖析 ，识别滋扰区域 ，求取极板的平整度与缺陷面积 ，从而对极板的质量举行判别 。
选用Gocator等三维传感器组成团结轮廓丈量系统；自研算法从极板3D 点云中提取极板的尺寸与三维变形特征 。三维线扫检测极板的外观尺寸检测包括极板的长度、宽度、厚度、歪斜、平整度等；极板外观缺陷包括毛刺、鼓包、顶突、毛刺、瘤子、粒子、裂纹等 。
计划优势
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基于云盘算的深度学习要领
应用机械视觉图像处置惩罚手艺、深度学习与神经网络 ，将云平台与深度学习团结起来 ，以大数据量为基础 ，研究运用基于云盘算平台的图像缺陷检测手艺 ，告竣阴极铜板外貌缺陷质量检测需求 ，并为后续工序处置惩罚提供决议依据 。
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数据自动收罗率100%
通过装备联网收罗生产数据 ，并通过大数据剖析为客户优化生产工艺 ，产能统计等决议剖析提供便当 。
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提升产品品质
自研算法从极板3D点云中提取极板的尺寸与三维变形特征 ，自动凭证预设值判断外观缺陷情形 ，包管了产品品质的一致性
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基于3D点云算法的极板视觉检测
使用3D 点云检测算法实现外观检测 ，取代古板人工检测 ，具有更高的可实现性与准确性；团结现场重大情形 ，针对性设计知足现场情形的3D 点云检测算法 。
