3D应用电池仓异物检测

手机、平板等消费类电子产品流水组装过程中，会出现螺丝、残渣、保护膜等散落在电池仓内，在电池放入电池仓并压紧过程中，若存在异物会导致电池破损，而导致成品存在质量问题。

【需求内容】

检出电池仓内各种颜色螺丝、玻璃纸、残渣等

异物

异物尺寸0.2*0.2*0.05mm（长宽高）

扫描速度：150-200mm/s

手机电池仓尺寸：180*80mm

笔记本电池仓尺寸：140*150m

【应用痛点】

1、相同工位需兼容多种颜色的产品，不同产品反射率差异大

传统2D检测方案针对不同反射率材质需切换光源亮度和角度达到异物特征呈现明显的效果；2D相机无法对与底色相同的异物有效检出，而产生漏检

2、部分电池仓内存在起伏，电池仓整体平整度差

针对较为平整的电池仓（平整度小于0.05），采用仓内大面分割统计，统计分割ROI内最大值点，再将最大值点拟合平面求取平整度的方式，可根据平整度大小有效判定电池舱内是否存在异物。

但针对平整度不达标的电池仓，使用该种方式容易产生误检、漏检等问题

3、电池仓内有保护膜、电池垫等贴附，电池仓内特征复杂

传统的特征查找算法容易受舱内非异物特征的影响，导致误检

传统2D的深度学习算法需要大量样本训练，取样困难，实施难度大

② 电池仓区域定位

平整电池仓使用深度图特征进行定位，若电池仓存在上下位置波动，可使用VM3D中的3D匹配模块，进行三维空间位置修正

③平整度校验

对大面进行平面拟合，找到平面电池仓所在平面，“平面拟合”模块会输出平整度，若平整度不合格则抛出该料

④突变点查找寻找异物

针对电池仓平整度较差的平面，在对异物图像进行分析后，发现异物位置相比电池仓内其他特征或背板起伏，最突出的特点就是异物位置

针对电池仓平整度较差的平面，在对异物图像进行分析后，发现异物位置相比电池仓内其他特征或背板起伏，最突出的特点就是异物位置高度存在突变。

使用halcon“法向量灰度图”算子，可将图像中高度突变大的地方赋予较亮的灰度值，平滑的起伏会被赋予较小的灰度值，利用该算子生成的图像可对异物进行凸显，以下为法向量灰度图的效果。