《储能材料与器件智能制造技术》课件-2.3.2 工业识别技术

《储能材料与器件智能制造技术》工业识别技术在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业识别技术已成为现代工业生产的“神经末梢”，承担着信息采集、数据处理与质量管控的核心使命。从精密电子元件的组装，到汽车整车的智能制造，再到新能源电池的高效生产，工业识别技术如同敏锐的“感知系统”，赋予生产线自主判断与决策能力。据国际数据公司（IDC）预测，2025年全球工业识别设备市场规模将突破500亿美元，其技术迭代与应用拓展正加速推动制造业向智能化、柔性化转型。在日常生活中，扫码支付、地铁刷卡进出、火车刷证刷脸检票等现象已十分普遍，而这些都离不开工业识别技术的支持。在智能制造时代，数据读取、图形采集、工件定位等任务均需借助工业识别技术才能高效完成。在现代智能制造的电池生产工厂中，机器视觉技术与射频识别技术（RFID）作为两大核心技术，发挥着至关重要的作用。工业识别技术并非单一手段，而是涵盖视觉、射频、激光、红外等多种技术的综合体系，每种技术凭借独特的原理与特性，在工业场景中发挥不可替代的作用。1、机器视觉系统的组成①图像采集光源：为被测物体提供足够照明，使摄像头清晰捕捉图像。常见光源有LED、荧光等，亮度、颜色、角度可按具体场景调整。镜头：将物体的光学图像聚焦至图像传感器。焦距、光圈及畸变程度影响图像质量与视野。图像传感器：核心部件，将光学图像转换为数字信号。主要有CCD（高灵敏、低噪声）和CMOS（低功耗、高速度）两种。采集卡：将传感器输出的图像信号转换为数字信号并传输至计算机进行处理。其性能影响图像采集效率和数据传输速度。1、机器视觉系统的组成②图像预处理灰度化：将彩色图转为灰度图，减少数据量，同时保留主要特征。二值化：将灰度图转换为黑白图，便于目标区域提取。滤波去噪：去除图像噪声，提升图像清晰度。常用方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。③特征提取形状特征：如面积、周长、长宽比、圆度等，用于物体识别与分类。纹理特征：如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，用于分析表面结构。颜色特征：如RGB或HSV颜色空间的特征，用于颜色识别与分类。1、机器视觉系统的组成④图像识别与分析模板匹配：通过与预设模板对比识别目标，方法包括归一化相关匹配、平方差匹配等。特征匹配：通过提取并比对图像特征点（如SIFT、SURF、ORB）进行识别。深度学习：使用CNN、RNN等模型实现图像分类、检测与分割，通过训练数据学习复杂图像特征，达到高识别精度。⑤决策与控制决策逻辑：依据图像分析结果设定逻辑，如检测出缺陷后发出报警或执行剔除操作。控制输出：将识别结果反馈至执行机构（如机器人、传送带）以完成自动化控制。2、机器视觉运行原理机器视觉系统通过硬件和软件协同，实现图像的采集、处理与分析，最终完成目标识别、缺陷检测、定位等任务。3、机器视觉技术的应用目前，机器视觉已广泛应用于食品、制药、化工、金属、电子、包装、汽车等多个行业，成为现代制造业的重要组成部分。在储能电池生产过程中，机器视觉技术主要应用于以下环节：①极片制造涂层厚度检测：监测极片涂层厚度和均匀性，确保涂布质量。表面缺陷检测：识别划痕、凹陷、毛刺等表面缺陷。尺寸测量：精准测量极片宽度、长度及对齐度。毛刺检测：判断边缘毛刺形态及尺寸，保障切割质量。3、机器视觉技术的应用②电芯组装堆叠对齐检测：确保电极片与隔膜在堆叠时对齐精度。焊接质量检测：检测焊点的外观、完整性与一致性。封装外观检测：检查是否有起皱、漏液等异常现象。射频识别技术（RFID）1、概念RFID（RadioFrequencyIdentification）是一种无线通信技术，可在RFID阅读器与标签之间实现非接触式数据交换，以识别和追踪物体。RFID阅读器：系统的核心组件，向标签发送能量并完成数据读写。RFID标签：贴附于被识别物体上，内含芯片和天线，用于存储与传输识别信息。射频识别技术（RFID）2、工作原理信号发射：阅读器发出一定频率的无线电信号，激活标签并提供能量（无源标签）。标签激活：标签接收信号后，天线感应生成电流，为芯片供电并启动。数据传输：标签将内部数据编码成信号回传至阅读器（反向散射或主动发送）。数据处理：阅读器接收信号后解码，并将数据传输至后台系统进行验证、记录或触发业务逻辑。射频识别技术（RFID）3、技术特征1）非接触识别2）读取速度快3）体积小型化4）抗污染能力和耐久性强5）可重复使用6）无屏障读取7）数据的记忆容量大8）安全性高射频识别技术（RFID）4、在储能电池生产中的应用生产过程监控：在原料入库、工序转换、质检、成品出库等关键节点设置RFID读写器，实时采集和上传带标签电池的数据，实现生产全流程监控。成品检验与包装：在最终检测后，RFID标签会记录电池性能与质量信息，实现成品的自动化包装与出库管理，确保出厂产品符合标准。从机械自动化到智能制造，工业识别技术始终是推动制造业升级的关键力量。它不仅解决了传统生产中的效率与质量瓶颈，更通过数据采集为工业互联网与数字孪生提供基础支撑。未来，随着5G、量子计算等技术的融合，工业识别系统将具备更强的实时性、泛在性与智