随着机器视觉技术自身的成熟与发展，它在工业制造企业中已经得到越来越广泛的应用。在手机电池生产过程中，对电池的正负极耳和极耳胶进行相关尺寸测量是电池封装前一道十分重要的工序，不同规格的电池对极耳和极耳胶的尺寸都有不同的工艺要求。但是，目前针对极耳和极耳胶的尺寸检测，在实际工业生产中，大部分企业也通常都是依赖传统的测量方法，如利用千分尺、游标卡尺或量规等工具进行测量，而这需要依靠大量的人工完成，不仅增加人工成本和管理成本，同时由于人眼易疲劳性且具有不稳定性，故无法确保检测的准确率;另外，随着生产规模的扩大和生产线运行速度的提升，人工检测在速度上存在极大限制，无法达到现代大工业生产线速度要求。针对电池尺寸检测要实现高精度、高速度和实时性的目标，我们出具了基于机器视觉的手机电池尺寸检测系统代替人工完成电池的尺寸检测。利用高速触发工业相机对生产线上的电池进行图像采集，通过图像处理技术进行分析，将超出上下限尺寸的电池判别为不良品，由计算机发出控制信号给机械手，将其剔出生产线。机器视觉的特点⒈摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像；⒉零件的尺寸范围为2.4mm到12mm，厚度可以不同；⒊系统根据操作者选择不同尺寸的工件，调用相应视觉程序进行尺寸检测，并输出结果；⒋针对不同尺寸的零件，排序装置和输送装置可以jing确调整料道的宽度，使零件在固定路径上运动并进行视觉检测；⒌机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；⒍废品漏检率为0；⒎本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；⒏具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；⒐系统能够自检其主要设备的状态正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。在机器视觉系统中，获得一张量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生zui大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，zui佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会zui大。鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源对部件的位置敏感度zui小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生zui大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。