基于機器視覺的汽車電芯定位糾偏系統設計＊

黃凱文，趙 煜，周金偉，黃 玲，黃志榆

（廣東白云學院，廣東 廣州 510450）

目前國內的電芯極片成型效率低，且一致性和穩定性水平也不高。與卷繞型電池相比，疊片類的電池使用性能與穩定性水平更高，研究了鋰電池生產裝備的定位糾偏技術，提出一種電池定位糾偏生產方案，對鋰電池進行定位糾偏，提高鋰電池的生產效率和穩定性。

檢測要求：CCD 定位精度小于等于±0.2 mm，重復檢測精度小于等于±0.05 mm。糾偏平臺糾偏范圍：糾正范圍X軸、Y軸大于等于±10 mm，角度大于等于±5°。

汽車鋰電池疊片定位糾偏的對象是極片組的正負極片，其中疊片效率和成型可靠性取決于設備的幾個關鍵點，如成型的工作方式、成型裝置的工作的穩定性和準確性、極片輸送的準確性、極片夾緊的可靠性、隔離膜在成型時的穩定性。在結構方面主要研究成型過程的可行性和有效性，以及在成型的整個過程中極片能準確定位糾偏等方面。

1 定位糾偏平臺標定[1-3]

1.1 工業機器視覺軟件選用

海康VisionMaster 是由海康威視自主研發的計算機機器視覺應用研發平臺，封裝有上千個自主開發的圖像處理算子，建立了龐大的機器視覺分析工具資源庫。通過簡單的圖像框編程就可以快速搭建出視覺應用平臺，能實現視覺定位、檢測和測量等功能需求。

1.2 棋盤格標定

棋盤格標定的作用可以看成是估算轉化矩陣和失真系數，需要得到多個三維世界坐標系的坐標和二維圖像坐標系的坐標。標定結果的準確性和算法的穩定性直接影響相機工作得到的結果的準確性。

1.3 多相機視覺的坐標系統標定

機器視覺的使用廣泛，多相機視覺系統的需求增加，主要應用在高精度的定位、測量等場景中。多攝像頭視覺系統需要克服相機視野間有、無重疊2 種情況。相機視野之間沒有重疊的情況主要用于大型多相機高精度定位和測量，相機視野之間有重疊的情況主要用于場景拼接等。本項目采用的是相機視野間無重疊部分的多相機視覺系統。可以使用相機在各個位置得到的Mark 點，使用圖像處理算法計算出Mark 的坐標，應用于棋盤格標定。多相機視覺系統相機布置如圖1 所示。

圖1 多相機視覺系統相機布置圖

1.4 棋盤格標定結果

定位糾偏系統采用四相機結構，主相機和輔助相機拍照通過張氏標定法計算出棋盤格的像素誤差，等主相機3 執行完成，輔助相機2 和4 再與主相機映射，通過映射算法，把主相機與輔助相機建立在同一視覺坐標系中。

棋盤格標定成功后，查看產生的標定文件。從結果來看，本項目標定的相機的單像素精度為0.021，相機棋盤格標定得到的X，Y單像素精度為0.099 7，能滿足項目需求。

1.5 十四點標定

十四點標定分為九點標定和旋轉5 個點的旋轉標定，九點標定是確定機械手空間坐標與像素坐標的X軸方向的ΔX與Y軸方向的ΔY之間的關系，而旋轉標定則是確定以順時針方向為正的旋轉角度ΔR之間的關系。九點標定直接建立相機和機械手之間的坐標變換關系。讓機械手的末端去走這9 個點得到在機器人坐標系中的坐標，同時相機識別9 個點得到像素坐標獲取9 組對應的坐標，利用十四點標定算法算出像素坐標與空間機械手坐標的轉化關系。九點標定軌跡如圖2 所示。

圖2 九點標定軌跡圖

在機器視覺實際應用過程中，機械手的末端工具中心與其自身的旋轉中心不重合，導致抓取角度不準確，所以需要進行旋轉中心標定。旋轉中心標定如圖3所示。機械臂抓取某個帶特征角點，在九點標定中第5點位置進行旋轉，間隔先左右轉2°后轉4°，獲得5 個點，5 點擬合圓，獲得圓心坐標和旋轉半徑，整個過程相機可提取到需要的特征角點坐標，目標特征必須是同一特征。將世界坐標系下的特征坐標序列進行圓擬合，輸出圓心坐標，即為旋轉中心。VisionMaster 棋盤格及十四點標定流程設計如圖4 所示。

圖3 旋轉中心標定示意圖

圖4 VisionMaster 棋盤格及十四點標定流程設計

輸入條件CTS 則執行分支模塊22 格式化1，再執行40 標定片N 點，CTS 觸發指令是進行旋轉中心標定的。輸入條件CBA 則執行分支模塊41 高精度匹配，在特征模板里調整好匹配模板，執行42 位置修正1 選擇修正方式按點，修正原點、角度、X方向尺度及Y方向尺度創建基準，執行43 邊緣交點查找根據拍照的圖片通過查找線與線的相交點確定交點。44 條件檢測1 判斷方式選擇為全部，int0 判斷條件為41 高精度特征匹配有效范圍設置為1～1 000，int1 判斷條件為43邊緣交點查找有效值范圍設置為1～1 000。45 格式化添加讀取參數44 條件檢測1 的結果、43 邊緣交點查找1 的邊緣交點X、43 邊緣交點查找1 的邊緣交點Y及43 邊緣交點查找1 的直線2 角度。

標定旋轉誤差單位為度，越小越好，通常要小于1，本項目的項目要求標定誤差為0.05，而本項目標定誤差結果為0.02，標定旋轉誤差為0.168，能滿足項目需求。

2 定位糾偏模型及程序

2.1 構建定位模型

棋盤格標定和十四點標定結束后，進行視覺定位建模。定位建模的主要作用是構建取料點與模板點的相對關系，來料在模板上的偏差可通過機器人走坐標進行糾偏，如圖5 所示。

圖5 定位模型

建模算法是通過找邊算法來確定點位，通過濾波算法把偏離的點過濾去除，剩下的點通過連線后得到極片邊緣線，2 段邊緣線交點則為極片的角點。

2.2 糾偏功能實現

糾偏功能的實現，需要以定位建模為基礎，定位建模和糾偏的實現都是在棋盤格坐標上，機械臂抓取糾偏材料的時候，數據通過視覺算法轉換為空間坐標，即可將疊片平臺取料位的極片糾偏后抓取放置級片疊片位。糾偏原理如圖6 所示。

圖6 糾偏原理圖

糾偏的原理是以定位建模的模型中心坐標為坐標系中心，通過來料極片的中心坐標點（X，Y，R）與建模的中心坐標點（X0，Y0，R0）計算出兩點差值，得到ΔX、ΔY及ΔR的值，ΔX、ΔY和ΔR就是極片糾偏值。

定位建模及糾偏程序如圖7 所示。

以相機4 為例，10P-CCD4 流程框為圖像源，圖像源流程框的作用是選擇圖像的來源，選擇相機實時采圖。57 分支字符1 為分支字符圖像框，簡單來說就是分流，根據不同字符串來執行不同分支模塊，觸發分支模塊11 高精度匹配模板字符串“Hard”，該通道為硬觸發通道；觸發分支模塊11 高精度匹配模板字符串“Hard”，該通道為定位糾偏的硬觸發通道；觸發分支模塊58 高精度匹配模板字符串“CMS”，該通道為相機建模通道，通過該分支程序建立糾偏基準模型；觸發分支模塊63 高精度匹配模板字符串“SCS”，該通道為開班點檢通道[4]。

3 重復定位精度測試

重復定位精度測試是視覺定位糾偏系統常用的測量標準，通過重復測試檢驗視覺定位糾偏系統的糾偏精度是否滿足項目需求。常用的重復定位精度檢測方法有2 種，即靜態重復定位精度測試和動態重復定位精度測試。在糾偏平臺上放置電芯并保持電芯位置不發生變化，利用視覺系統連續拍照，測出每次糾偏的數據，運行穩定的視覺定位糾偏系統測出的糾偏數值基本不會發生變化，由于電池芯片沒有動過故該測試稱為靜態重復定位精度測試。

把極片放置在糾偏平臺上，糾偏開始前拍照查看糾偏量，把糾偏量發送給機械臂，機械臂根據糾偏量調整極片的位置，糾偏結束后相機拍照，查看糾偏量，若糾偏量滿足項目需求，則糾偏系統可行，該方法需要移動極片故稱為動態重復定位精度測試[5]。

由于靜態測試只能對視覺系統穩定性進行測試，如果視覺算法或相機沒有改動，拍同一個物體的糾偏數值基本沒有變動，而動態測試能測試出糾偏效果的好壞，故對視覺定位糾偏系統進行動態測試。

通過測試20 組動態重復定位精度數據得出表1，從中可以看出測試中糾偏前后的數據的變化，糾偏前X最大為7.2，最小為-0.31，糾偏前Y最大為3.7，最小為-0.48，糾偏前R最大為0.5，最小為-1.2，糾偏后數值趨向于0。糾偏前的數據糾偏前數據波動較大，單糾偏后數值趨于0，且重復檢測精度小于等于±0.05 mm，即糾偏后極片與建立模板的位置基本無異，故視覺定位糾偏系統的功能可達到項目要求。

表1 （續）

表1 觸發拍照通訊表

4 結論

本視覺定位糾偏系統克服了以往視覺定位糾偏項目中視覺糾偏范圍小以及糾偏角度小的問題，通過棋盤格標定數據以及十四點標定數據可看出，相機單像素精度達到0.02 mm/pix，糾偏最大范圍為水平方向[10 mm，-10 mm] ，垂直方向[10 mm，-10 mm]，最大糾偏角度為[4°，-4°]，是能滿足本項目的使用要求的。

該項目開發采用的視覺軟件是海康的VisionMater，整個軟件采用C#開發，項目框架開發采用的是程序框圖編程，開發周期短，程序邏輯清晰，操作簡單，可移植性高，能在很大程度上降低上產投入。