CN117722955B - 涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117722955B CN117722955B CN202410175985.5A CN202410175985A CN117722955B CN 117722955 B CN117722955 B CN 117722955B CN 202410175985 A CN202410175985 A CN 202410175985A CN 117722955 B CN117722955 B CN 117722955B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coating
- edge
- image
- pole piece
- edges
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000576 coating method Methods 0.000 title claims abstract description 550
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 title claims abstract description 519
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 95
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims abstract description 215
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 49
- 239000007888 film coating Substances 0.000 claims description 33
- 238000009501 film coating Methods 0.000 claims description 33
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 23
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 22
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 13
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000002002 slurry Substances 0.000 description 6
- 101000857682 Homo sapiens Runt-related transcription factor 2 Proteins 0.000 description 3
- 102100025368 Runt-related transcription factor 2 Human genes 0.000 description 3
- 230000027939 micturition Effects 0.000 description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 2
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000006255 coating slurry Substances 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 2
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003575 carbonaceous material Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 239000011889 copper foil Substances 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011888 foil Substances 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 1
- 229910001220 stainless steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010935 stainless steel Substances 0.000 description 1
- 238000003756 stirring Methods 0.000 description 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请涉及一种涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量；在基准边数量为两条的情况下，确定极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边；确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据；根据第一距离数据和第二距离数据，确定涂布过程中极片基材的涂布错位量。采用本方法能够降低涂布错位检测过程中，极片基材表面留白区所产生的干扰，有效提高了涂布错位检测的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及电池制造技术领域，特别是涉及一种涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
电池的涂布工序是电池生产最前沿也是最重要的工序之一，在涂布工序中，涂料的稳定性、均匀性、尺寸等都会影响电池的最终性能。
在进行连续涂布时，可能会由于涂布设备中的机械误差、导辊误差、振动以及极片张力的波动等原因，导致极片出现跑偏的现象，从而使得涂布过程中对极片两面的涂膜错位，进而导致电池的性能受到严重影响，增大了电池的生产成本。
目前常用的涂布错位检测方式通常都只考虑涂膜区之间的区域错位情况，简单确定极片的各涂膜区之间的差值，容易导致检测结果受到例如留白区的干扰，进而降低了检测结果的准确性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高涂布错位检测准确性的涂布错位检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种涂布错位检测方法，所述方法包括：
获取极片基材的涂布类型，根据所述涂布类型确定基准边数量；
在所述涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条；
在所述涂布类型为非一出二类型的情况下，确定所述基准边数量为两条；
在所述基准边数量为两条的情况下，确定所述极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边；
确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据；
根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定涂布过程中所述极片基材的涂布错位量。
上述实施例中，在进行涂布错位检测时，根据极片基材的涂布类型，确定符合极片基材实际涂布情况的基准边数量，以便于后续根据极片基材各涂膜区域边缘的实际情况为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边，通过将各涂膜区域边缘与各自对应的，符合实际涂布情况的目标基准边进行距离检测得到距离数据，后续根据距离数据确定极片基材的涂布错位量，可以降低涂布错位检测过程中，极片基材表面留白区所产生的干扰，有效提高了涂布错位检测的准确性。
在其中一些实施例中，所述在所述基准边数量为两条的情况下，确定所述极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边，包括：
获取所述极片基材的多组涂膜区域边缘对，所述涂膜区域边缘对包括分别位于所述极片基材的不同表面，并相对的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘；
确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离；
将最小边缘距离对应的基准边，确定为所述涂膜区域边缘对中所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘对应的目标基准边。
上述实施例中，通过为极片基材划分多组涂膜区域边缘对，并将与涂膜区域边缘对中的涂膜区域边缘存在最小边缘距离的基准边确定为涂膜区域边缘对的共同目标基准边，能够在进行涂布错位量计算时，提高涂布错位量计算的准确性和稳定性，降低因为选定的基准边不同而导致距离检测错误的概率。
在其中一些实施例中，所述确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离，包括：
获取针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行采集得到的第二图像数据；
根据所述第一图像数据和所述第二图像数据，确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘的边缘位置信息，以及所述两条基准边的基准边位置信息；
基于所述边缘位置信息，以及所述基准边位置信息，确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
上述实施例中，通过图像采集的方式获取第一图像数据和第二图像数据，控制器可以根据第一图像数据和第二图像数据快速确定表征各涂膜区域边缘的边缘位置的边缘位置信息，以及表征两条基准边位置的基准边位置信息，随后再根据得到的边缘位置信息以及基准边位置信息快速确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离，有效提高了边缘距离的确定速率和准确性，进而提高了涂布错位检测的准确性和效率。
在其中一些实施例中，所述获取所述极片基材的多组涂膜区域边缘对，包括：
根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，所述图像组合对包括采集区域位置相同的第一图像和第二图像；
对所述第一图像与所述第二图像进行图像边缘对齐处理；
基于对齐后的所述第一图像和所述第二图像，将所述第一图像中的第一涂膜区域边缘与所述第二图像中的第二涂膜区域边缘进行匹配，得到各所述图像组合对对应的多组涂膜区域边缘对。
上述实施例中，通过将采集区域位置相同的第一图像和第二图像组合为图像组合对，并对各图像组合对中的第一图像和第二图像进行图像边缘对齐处理，能够提高图像组合对中第一图像所包含的第一涂膜区域和第二图像所包含的第二涂膜区域的匹配准确性，后续在确定涂膜区域边缘对时，可以直接基于对齐后的第一图像和第二图像快速进行涂膜区域边缘匹配，准确的得到各图像组合对所对应的多组涂膜区域边缘对，有效提高了涂膜区域边缘匹配速度和准确性，进而提高了涂布错位检测效率和准确性。
在其中一些实施例中，所述根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，包括：
根据所述第一图像数据和所述第二图像数据的采集区域间隔参数，以及图像尺寸参数，确定所述第一图像数据与所述第二图像数据的图像相对调整参数；
基于所述图像相对调整参数，对所述第一图像数据包含的连续帧数的第一图像，和所述第二图像数据包含的连续帧数的第二图像进行配对，得到多组图像组合对。
上述实施例中，通过采集区域间隔参数和图像尺寸参数确定图像相对调整参数，根据图像相对调整参数对第一图像数据和第二图像数据中的图像进行配对，能够有效将采集区域位置相同的第一图像和第二图像进行配对，提高了后续基于配对后的图像组合对确定多组涂膜区域边缘对的准确度和效率。
在其中一些实施例中，所述根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定涂布过程中所述极片基材的涂布错位量，包括：
根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定各所述图像组合对的距离数据集合，所述距离数据集合包括所述第一图像中各所述第一涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及所述第二图像中各所述第二涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离；
基于各所述图像组合对的距离数据集合中的第一距离和第二距离，确定各所述图像组合对的单帧涂布错位量；
获取根据各所述图像组合对的单帧涂布错位量确定的涂布平均错位量，并将所述涂布平均错位量确定为涂布过程中所述极片基材的涂布错位量。
上述实施例中，通过各图像组合对的单帧涂布错位量确定极片基材的涂布平均错位量，并将极片基材的涂布平均错位量确定为最终的涂布错位量，能够使涂布错位量可以准确表征极片基材第一表面上的第一涂膜区域，与极片基材第二表面上对应的第二涂膜区域的区域边缘偏差程度，有效提高了涂布错位检测的准确率和检测效率。
第二方面，本申请还提供了一种涂布错位检测装置，所述装置包括：
基准边数量确定模块，用于获取极片基材的涂布类型，根据所述涂布类型确定基准边数量；在所述涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条；在所述涂布类型为非一出二类型的情况下，确定所述基准边数量为两条；
目标基准边确定模块，用于在所述基准边数量为两条的情况下，确定所述极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边；所述目标基准边是对各所述涂膜区域边缘与基准边进行距离计算时，包含的留白区最少情况对应的基准边；
距离数据确定模块，用于确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据；
涂布错位量确定模块，用于根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定涂布过程中所述极片基材的涂布错位量。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
上述涂布错位检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，在进行涂布错位检测时，先根据极片基材的涂布类型，确定符合极片基材实际涂布情况的基准边数量，在涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条，在涂布类型为非一出二类型的情况下，确定基准边数量为两条。在确定基准边数量为两条的情况下，根据极片基材各涂膜区域边缘的实际情况为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边，在后续进行举例检测时，通过极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，和极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离数据确定的及排尿基材的涂布错位量。相较于随便确定单一基准边，根据单一基准边确定极片基材的涂布错位量的技术方案，通过将各涂膜区域边缘与各自对应的，符合实际涂布情况的目标基准边进行距离检测得到距离数据，后续根据距离数据确定极片基材的涂布错位量，可以降低涂布错位检测过程中，极片基材表面留白区所产生的干扰，有效提高了涂布错位检测的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中涂布纠偏系统的结构示意图；
图2为一个实施例中涂布错位检测方法的流程示意图；
图3为一个实施例中在基准边数量为两条的情况下，确定极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边步骤的流程示意图；
图4为一个实施例中涂膜区域边缘与对应目标基准边的位置示意图；
图5为一个实施例中确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离步骤的流程示意图；
图6为一个实施例中获取极片基材的多组涂膜区域边缘对步骤的流程示意图；
图7为一个实施例中图像采集设备的设置位置示意图；
图8为一个实施例中根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对步骤的流程示意图；
图9为一个实施例中根据第一距离数据和第二距离数据，确定涂布过程中极片基材的涂布错位量步骤的流程示意图；
图10为一个实施例中涂布类型为一出二类型对应的基准边设置位置示意图；
图11为一个实施例中涂布类型为一出八类型对应的基准边设置位置示意图；
图12为一个实施例中涂布类型为一出六类型对应的基准边设置位置示意图；
图13为另一个实施例中涂布错位检测方法的流程示意图；
图14为一个实施例中涂布错位检测装置的结构框图；
图15为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本申请实施例的描述中，术语“多个”指的是两个以上（包括两个），同理，“多组”指的是两组以上（包括两组），“多片”指的是两片以上（包括两片）。
在本申请实施例的描述中，技术术语“中心”“纵向”“横向”“长度”“宽度”“厚度”“上”“下”“前”“后”“左”“右”“竖直”“水平”“顶”“底”“内”“外”“顺时针”“逆时针”“轴向”“径向”“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请实施例的限制。
在本申请实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，技术术语“安装”“相连”“连接”“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；也可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
电池作为为工具提供动力来源的电源，在储能电源系统以及电动交通工具等领域被广泛应用。电池的生产涉及多道复杂工序，例如搅拌工序、涂布工序、辊压工序、模切分条工序、卷绕工序、注液工序以及化成工序等。在众多复杂工序中，涂布工序可以认为是新能源电池的最前沿和最重要工序。
涂布工序是基于对流行物体的研究，将一层或者多层液体涂覆在一种基材上的工序，在涂布工序中，涂料的稳定性、均匀性、尺寸等等都会影响电池的最终性能。其中，涂布AB面的尺寸，包括位置尺寸、宽度尺寸、AB面错位尺寸，对电池容量和安全都有很大的影响。
在涂布过程中，由于涂布设备中的机械误差、导辊误差、振动以及极片张力的波动等原因，导致极片出现跑偏的现象，从而使得涂布过程中对极片两面的涂膜错位，若没有及时发现进行纠偏调整，可能会使电池的性能受到严重影响，增大电池的生产成本。因此，对极片涂布进行纠偏，是提高涂布生产效率的重要步骤。而纠偏过程中的纠偏量需要根据对涂布进行错位检测得到的错位值确定，因此纠偏之前涂布错位检测的准确性将直接影响到涂布纠偏的准确性和纠偏效率。
目前进行涂布错位检测通常采用的技术方案是随便确定单一的基准边，基于单一基准边确定极片基材的涂布错位量，这种错位检测方式，在确定涂布错位量的过程中，或多或少都会受到极片基材表面留白区所产生的干扰，例如留白区打皱的干扰，导致涂布错位量检测精度较低，无法满足用户后续的精准纠偏需求。
为了能够提高对极片涂布进行纠偏时的纠偏准确性和纠偏效率，在进行涂布错位检测时，先根据极片基材的涂布类型，确定符合极片基材实际涂布情况的基准边数量，在确定基准边数量为两条的情况下，根据极片基材各涂膜区域边缘的实际情况为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边，目标基准边可以认为是对各涂膜区域边缘与基准边进行距离检测时，所包含的留白区最少的基准边。后续进行距离检测时，通过极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，和极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离数据确定的极片基材的涂布错位量。相较于随便确定单一基准边，根据单一基准边确定极片基材的涂布错位量的技术方案，通过将各涂膜区域边缘与各自对应的，符合实际涂布情况的目标基准边进行距离检测得到距离数据，后续根据距离数据确定极片基材的涂布错位量，可以降低涂布错位检测过程中，极片基材表面留白区所产生的干扰，有效提高了涂布错位检测的准确性。
由于涂布错位检测也是涂布纠偏中的一部分，因此，本申请实施例提供的涂布错位检测方法，可以应用于如图1所示的涂布纠偏系统中。涂布纠偏系统100包括第一模头101、第二模头102、烘箱103、纠偏机构104和控制器（图中未示出）。
其中，第一模头101用于对涂布A面进行浆料涂覆，第二模头102用于对涂布B面进行浆料涂覆，烘箱103用于对涂覆了浆料的极片基材105进行烘干处理，而在涂布AB面均涂覆浆料并烘干完成后，即可进行纠偏检测，确定是否需要进行纠偏。
其中，控制器可以与第一模头101、第二模头102和纠偏机构104进行通信连接，数据存储系统可以存储控制器需要处理的数据。数据存储系统可以集成在控制器上，也可以放在云上或其他网络服务器上。控制器获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量，在基准边数量为两条的情况下，确定极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边，随后确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据，根据第一距离数据和第二距离数据，确定涂布过程中极片基材的涂布错位量。其中，控制器可以是任意一种能够执行逻辑处理任务的控制芯片，例如微控制器MCU等。
在一些实施例中，可以在涂布B面经过烘箱烘干后，通过人工检测的方式对极片基材的A面和B面进行距离检测。
在另一些实施例中，还可以在靠近烘箱103的末端位置设置图像采集设备，通过图像采集的方式对极片基材的A面和B面进行边缘错位值检测。图像采集设备可以是任意一种能够实现图像采集的设备，例如电荷耦合元件相机。
而在本实施例中，通过在靠近烘箱103的末端位置设置了CCD相机检测模块106，可以对极片基材105的涂布表面进行图像采集，得到相应的图像数据。由于在进行涂布纠偏时，需要准确确定极片基材105的AB面对应涂膜区域的错位情况，只能同时对极片基材105的AB面进行图像采集，因此在本实施例中，CCD相机检测模块106中又包含了第一采集设备，即CCD1，和第二采集设备，即CCD2，其中，CCD1用于对极片基材105的涂布A面进行图像采集，CCD2用于对极片基材105的涂布B面进行图像采集。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种涂布错位检测方法，以该方法应用于图1中涂布纠偏系统的控制器为例进行说明，包括以下步骤：
S202，获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量。
其中，极片基材是指锂离子电池集流体，也就是涂布工艺的涂布对象，涂布工艺是指将一层或多层浆料涂覆到基材上的工艺。极片基材使用的具体材料可以根据实际生产需求确定，例如可以使用如铜、铝、镍和不锈钢等金属半导体材料，也可以采用碳等半导体材料或复合材料。可以理解的，电池的极片可以包括正极极片和负极极片，在一些实施例中，用于生产正极极片的极片基材可以使用铝箔材料，用于生产负极极片的极片基材可以使用铜箔材料。
极片基材的涂布类型是指涂布完成后的极片基材所对应物料规格类型，例如极片基材的涂布类型可以包括一出二、一出三、一出四、一出六、一出八、一出十、一出十二等类型。
其中，基准边可以认为是极片基材沿长度方向的边缘，在进行错位检测时，可以设置一条或多条基准边进行距离检测，基准边的数量可以根据极片基材的涂布类型确定。
在一些可选实施例中，进行涂布错位检测时，控制器可以获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量。
在其中一些实施例中，控制器可以在根据涂布类型确定极片基材满足预设的多基准边设置条件的情况下，确定基准边数量为两条。在根据涂布类型确定极片基材满足预设的单基准边设置条件的情况下，确定基准边数量为一条。可以理解的，多基准边设置条件和单基准边设置条件可以由设计人员根据实际极片基材的所对应物料规格类型中极耳区数量或涂膜区数量确定。
S204，在基准边数量为两条的情况下，确定极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边。
其中，由于基准边可以认为是极片基材沿长度方向的边缘，因此，当基准边数量为两条的情况下，可以认为是沿长度方向分别在极片基材的两端设置了基准边。
在对极片基材进行涂布时，涂覆浆料的区域被称为涂膜区域，而未涂覆浆料的区域称为留白区域，也可以称为极耳区。留白区虽然不会进行浆料涂覆，但是在涂布过程中，涂膜区域和留白区域受张力等影响，运动过程中容易出现留白区打皱的问题，因此为了尽量减少留白区打皱对涂布错位量的检测干扰，可以根据各涂膜区域的实际情况，为各涂膜区域的区域边缘选择目标基准边。可以理解的，目标基准边可以认为是后续对涂膜区域边缘与基准边进行距离计算时，包含的留白区最少的情况对应的基准边。
在一些可选实施例中，控制器在确定了基准边数量为两条的情况下，为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边。
S206，确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据。
其中，为了提高涂布效率，目前常用的涂布工艺都是双面涂布工艺，即对于极片基材的两面同时进行涂布，第一表面和第二表面分别表示极片基材对应涂布的两个面，例如当第一表面为极片基材的涂布正面时，对应的第二表面可以为与极片基材上的第一表面对应的涂布反面，反之当第一表面为极片基材的涂布反面时，对应的第二表面可以为与第一表面对应的涂布正面。
第一表面的涂覆区域称为第一涂膜区域，第二表面的涂覆区域称为第二涂膜区域。可以理解的，在第一表面和第二表面可以分别存在多个第一涂膜区域和第二涂膜区域，第一涂膜区域和第二涂膜区域的具体个数根据实际生产情况确定。在一些实施例中，第一涂膜区域的个数与第二涂膜区域的个数相同。涂膜区域的区域边缘可以是指沿涂膜区域长度方向上的边缘，也可以称为极片的纵向方向。
第一距离数据中包括有至少两个第一距离，第一距离是用于表征对应的第一涂膜区域的一个区域边缘到目标基准边的距离参数。同样的，第二距离数据中也包括有至少两个第二距离，第二距离是用于表征对应的第二涂膜区域的一个区域边缘到目标基准边的距离参数。
在一些可选实施例中，控制器在确定了极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边后，即可确定极片基材第一表面上的各涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，得到第一距离数据，确定极片基材第二表面上的各涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离，得到第二距离数据。
在其中一些实施例中，极片基材第一表面上的各涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及极片基材第二表面上的各涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离可以由人工手动测量确定，例如通过长度测量工具实际测量各涂膜区域边缘到对应目标基准边的距离。
在其中一些实施例中，极片基材第一表面上的各涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及极片基材第二表面上的各涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离可以通过图像采集设备对第一表面和第二表面进行图像采集确定，例如可以通过电荷耦合元件（charge coupled device，CCD）相机，同时对第一表面和第二表面进行图像采集，得到图像采集数据，再基于图像采集数据对各涂膜区域边缘到对应目标基准边的距离进行距离检测，得到第一距离数据和第二距离数据。
S208，根据第一距离数据和第二距离数据，确定涂布过程中极片基材的涂布错位量。
其中，涂布错位量可以表征极片基材第一表面上的第一涂膜区域，与极片基材第二表面上对应的第二涂膜区域的区域边缘偏差程度，涂布错位量可以为正也可以为负，这里的正与负不代表涂布错位量的大小，而是表征错位的方向，也就是后续进行纠偏处理时的纠偏方向。例如当确定涂布错位量为正值，对应的纠偏方向为第一方向的情况下，那么当确定涂布错位量为负值，对应的纠偏方向应该为第二方向。第一方向与第二方向相反，如若第一纠偏方向为左，那么第二纠偏方向就为右。若第一纠偏方向为右，那么第二纠偏方向就为左。
在一些可选实施例中，由于第一距离数据中包括有第一表面涂膜区域边缘到对应目标基准线的第一距离，第二距离数据中包括有第二表面涂膜区域边缘到对应目标基准线的第二距离，因此，控制器可以根据第一距离数据和第二距离数据确定第一表面各第一涂膜区域与在第二表面上对应的第二涂膜区域的区域错位值，进而可以确定涂布过程中极片基材的涂布错位量。
上述涂布错位检测方法中，在进行涂布错位检测时，先根据极片基材的涂布类型，确定符合极片基材实际涂布情况的基准边数量。在确定基准边数量为两条的情况下，根据极片基材各涂膜区域边缘的实际情况为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边，在后续进行举例检测时，通过极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，和极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离数据确定的及排尿基材的涂布错位量。相较于随便确定单一基准边，根据单一基准边确定极片基材的涂布错位量的技术方案，通过将各涂膜区域边缘与各自对应的，符合实际涂布情况的目标基准边进行距离检测得到距离数据，后续根据距离数据确定极片基材的涂布错位量，可以降低涂布错位检测过程中，极片基材表面留白区所产生的干扰，有效提高了涂布错位检测的准确性。
目标基准边的确定是降低留白区打皱干扰的关键步骤，在一些实施例中，如图3所示，在基准边数量为两条的情况下，确定极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边，包括：
S302，获取极片基材的多组涂膜区域边缘对，涂膜区域边缘对包括分别位于极片基材的不同表面，并相对的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘。
其中，由于涂布错位检测主要是检测极片基材第一表面上的涂膜区域，与其在第二表面上对应的涂膜区域之间的错位量的过程，涂膜区域之间的错位量需要通过两个对应的涂膜区域之间对应涂膜区域边缘的错位距离确定。因此，在进行目标基准边确定时，需要使进行错位距离确定的两个涂膜区域边缘所对应的目标基准边为同一条基准边。如图4所示，涂膜区域1和涂膜区域2中的边缘1和边缘2需要使用同一条目标基准边进行错位距离确定，涂膜区域3和涂膜区域4的边缘3和边缘4需要使用另一条目标基准边进行错位距离确定。
在一些可选实施例中，控制器将极片基材第一表面的各第一涂膜区域，和极片基材第二表面的各第二涂膜区域进行匹配处理，确定每个第一涂膜区域对应的第二涂膜区域，得到涂膜区域对，随后根据各涂膜区域对中第一涂膜区域的至少两个第一涂膜区域边缘，和第二涂膜区域的至少两个第二涂膜区域边缘，为每个第一涂膜区域边缘匹配对应的第二涂膜区域边缘，得到极片基材的多组涂膜区域边缘对。
S304，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
在一些可选实施例中，控制器在获取到极片基材的多组涂膜区域边缘对后，可以分别对各组涂膜区域边缘对中的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘与两条基准边进行距离检测，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
S306，将最小边缘距离对应的基准边，确定为涂膜区域边缘对中第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘对应的目标基准边。
在一些可选实施例中，控制器在确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离后，可以将最小边缘距离对应的基准边，确定为涂膜区域边缘对共同的目标基准边，即涂膜区域边缘对中第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘对应的目标基准边。
在其中一些实施例中，控制器可以将得到的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的各边缘距离进行升序排序，将首位边缘距离对应的基准边确定为涂膜区域边缘对共同的目标基准边。
上述实施例中，通过为极片基材划分多组涂膜区域边缘对，并将与涂膜区域边缘对中的涂膜区域边缘存在最小边缘距离的基准边确定为涂膜区域边缘对的共同目标基准边，能够在进行涂布错位量计算时，提高涂布错位量计算的准确性和稳定性，降低因为选定的基准边不同而导致距离检测错误的概率。
在其中一些实施例中，控制器在得到第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的各边缘距离后，也可以分别计算第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘到第一基准边的第一平均边缘距离，以及第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘到第二基准边的第二平均边缘距离，将第一平均边缘距离与第二平均边缘距离进行比较，将最小平均边缘距离对应的基准边确定为涂膜区域边缘对的共同目标基准边。
进一步的，在一些实施例中，如图5所示，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离，包括：
S502，获取针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行采集得到的第二图像数据。
其中，为了提高检测的自动性和准确性，设计人员可以在涂布系统中设置图像采集设备，使用图像采集设备对极片基材的第一表面和第二表面进行图像采集，得到第一表面对应的第一图像数据，和第二表面对应的第二图像数据。
为了提高检测准确性，在一些实施例中，第一图像数据和第二图像数据可以是图像采集设备在预设的采集周期内对运动的极片基材第一表面和极片基材第二表面进行多次图像采集得到的图像数据，此时第一图像数据可以包括多帧连续第一图像，第二图像数据可以包含多帧连续第二图像。可以理解的，第一图像数据和第二图像数据中具体包含的图像帧数量根据设计人员预先设置的采样周期，以及图像采集设备的工作参数确定。
在一些可选实施例中，控制器与图像采集设备进行通信连接，图像采集设备可以响应于控制器发送的图像采集指令，同时对极片基材第一表面和极片基材第二表面进行图像采集，得到第一图像数据和第二图像数据。
S504，根据第一图像数据和第二图像数据，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘的边缘位置信息，以及两条基准边的基准边位置信息。
其中，边缘位置信息用于表征在涂膜区域边缘对中各涂膜区域边缘在图像中的位置，例如边缘标号、边缘位置坐标等。基准边位置信息用于表征两条基准边在图像中的位置，例如基准边标号、基准边位置坐标等。
在一些可选实施例中，控制器在得到第一图像数据和第二图像数据后，即可根据第一图像数据中的第一图像确定第一涂膜区域边缘的边缘位置信息，根据第二图像数据中的第二图像确定第二涂膜区域边缘的边缘位置信息，以及根据第一图像与第二图像确定两条基准边的基准边位置信息。
S506，基于边缘位置信息，以及基准边位置信息，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
控制器在获取到边缘位置信息和基准边位置信息后，可以根据基准边位置信息所表征的两条基准边的位置，以及边缘位置信息所表征的第一涂膜区域边缘的边缘位置，确定第一涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离，根据基准边位置信息所表征的两条基准边的位置，以及边缘位置信息所表征的第二涂膜区域边缘的边缘位置，确定第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
上述实施例中，通过图像采集的方式获取第一图像数据和第二图像数据，控制器可以根据第一图像数据和第二图像数据快速确定表征各涂膜区域边缘的边缘位置的边缘位置信息，以及表征两条基准边位置的基准边位置信息，随后再根据得到的边缘位置信息以及基准边位置信息快速确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离，有效提高了边缘距离的确定速率和准确性，进而提高了涂布错位检测的准确性和效率。
而除了可以使用图像采集的方式确定边缘距离外，还可以通过图像采集的方式确定涂膜区域边缘对，在一些实施中，基于图3和图5的涂布错位检测方法，如图6所示，S302获取极片基材的多组涂膜区域边缘对，包括：
S602，根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，图像组合对包括采集区域位置相同的第一图像和第二图像。
可以理解的，为了提高图像的采集质量，一般会对位于辊轮上的极片基材表面进行图像采集，以此降低图像采集过程中由于非辊轮区域极片基材抖动导致的采集质量较低的概率，而在涂布过程中，辊轮上不可能同时存在第一表面和第二表面。
为了能够使图像采集设备可以同时对第一表面和第二表面进行图像采集，如图7所示，图像采集设备可以包括第一采集设备和第二采集设备，第一采集设备和第二采集设备分别对相距一定长度L的两个辊轮上的极片基材表面同时进行图像采集。可以看出，由于采集位置的不同，第一采集设备和第二采集设备同时采集得到的第一图像所对应的第一涂膜区域和第二图像所对应的第二涂膜区域，并不是极片基材上正反面相对的涂膜区域，第一采集设备和第二采集设备会相隔一定张数的图片。
由于边缘距离是要表征第一涂膜区域边缘和对应的第二涂膜区域边缘偏差程度的距离参数，因此，为了提高边缘距离的检测准确性，需要对第一图像数据中包含的第一图像与第二图像数据中包含的第二图像进行匹配组合，使组合得到的图像组合对中的第一图像所包含的第一涂膜区域和第二图像所包含的第二涂膜区域为相对区域，即图像组合对中第一图像与第二图像的采集区域位置相同。
在一些可选实施例中，控制器获取到针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据后，将第一图像数据和第二图像数据中的第一图像和第二图像进行匹配组合，得到包含采集区域位置相同的第一图像和第二图像的多组图像组合对。
S604，对第一图像与第二图像进行图像边缘对齐处理。
可以理解的，控制器在得到了多组图像组合对后，需要分别对各组图像组合对中的第一图像与第二图像进行图像边缘对齐处理，以便于更加直观准确的确定第一图像中第一涂膜区域边缘与第二图像中对应的第二涂膜区域边缘的偏差程度。
S606，基于对齐后的第一图像和第二图像，将第一图像中的第一涂膜区域边缘与第二图像中的第二涂膜区域边缘进行匹配，得到各图像组合对对应的多组涂膜区域边缘对。
在一些可选实施例中，控制器可以基于对齐后的第一图像和第二图像，将第一图像中的第一涂膜区域边缘，与第二图像中的第二涂膜区域边缘进行匹配，以此得到各图像组合对所对应的多组涂膜区域边缘对。
上述实施例中，通过将采集区域位置相同的第一图像和第二图像组合为图像组合对，并对各图像组合对中的第一图像和第二图像进行图像边缘对齐处理，能够提高图像组合对中第一图像所包含的第一涂膜区域和第二图像所包含的第二涂膜区域的匹配准确性，后续在确定涂膜区域边缘对时，可以直接基于对齐后的第一图像和第二图像快速进行涂膜区域边缘匹配，准确的得到各图像组合对所对应的多组涂膜区域边缘对，有效提高了涂膜区域边缘匹配速度和准确性，进而提高了涂布错位检测效率和准确性。
进一步的，在一些实施例中，如图8所示，S602的根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，包括以下步骤：
S802，根据第一图像数据和第二图像数据的采集区域间隔参数，以及图像尺寸参数，确定第一图像数据与第二图像数据的图像相对调整参数。
其中，采集区域间隔参数是指第一采集设备的图像采集位置与第二采集设备的图像采集位置之间的间隔参数。例如第一采集设备对应的第一辊轮与第二采集设备对应的第二辊轮之间的距离参数L。
图像尺寸参数可以用于表征采集图像的图像尺寸大小，例如第一采集设备和第二采集设备进行图像采集得到的图像尺寸，可以理解的，第一采集设备和第二采集设备拥有同样的图像尺寸参数。
图像相对调整参数是为了将第一图像数据中的第一图像与第二图像数据中的第二图像进行图像匹配的调整参数，可以是第一采集设备和第二采集设备之间采集图像的图像间隔数量。使用图像相对调整参数对第一图像数据和第二图像数据进行图像调整配对，可以得到对应的多组图像组合对。
在一些可选实施例中，控制器根据第一图像数据和第二图像数据的采集区域间隔参数，以及图像尺寸参数，确定第一图像数据和第二图像数据的图像相对调整参数。
在其中一些实施例中，以采集区域间隔参数为L，图像尺寸参数为图像长度M进行举例，控制器可以将F=L/M确定为第一图像数据和第二图像数据的图像相对调整参数。
S804，基于图像相对调整参数，对第一图像数据包含的连续帧数的第一图像，和第二图像数据包含的连续帧数的第二图像进行配对，得到多组图像组合对。
其中，图像采集设备在一个采集周期内对极片基材进行图像采集，得到的第一图像数据会包含连续帧数的第一图像，第二图像数据会包含连续帧数的第二图像。连续帧数的具体数量与采集周期内极片基材的运动距离和图像尺寸参数相关。以采集周期极片基材的运动距离为S、图像尺寸参数为图像长度M进行举例说明，此时第一图像数据中将会包含帧数为N=S/M（N取整数）的连续帧第一图像，第二图像数据中也会包含有连续N帧的第二图像。
虽然第一图像数据中的图像帧数与第二图像数据中的图像帧数相等，然而如图7所示的采集环境，可知第一采集设备和第二采集设备同时进行图像采集时，采集得到的第一图像与第二图像所表征的第一涂膜区域与第二涂膜区域一定不会是相对的涂膜区域，即第一图像数据与第二图像数据中同一帧数对应的第一图像与第二图像对极片基材所采集的区域不同。
因此，控制器在得到图像相对调整参数后，可以基于图像相对调整参数，对第一图像数据中包含的连续帧数的第一图像，和第二图像数据中包含的连续帧数的第二图像进行配对，将采集区域位置相同的第一图像和第二图像匹配组合得到一个图像组合对，以此得到多组图像组合对。
例如，在第一采集设备和第二采集设备分别采集了N张图像的情况下，第一图像数据中包含有Na1、Na2、Na3…NaN张第一图像。第二图像数据中包含有Nb1、Nb2、Nb3…NbN张第二图像。若图像相对调整参数F=2，表示第一采集设备和第二采集设备之间采集图像的图像间隔数量为2，为了使计算边缘错位值的第一图像和第二图像的区域在同一区域，可以将Nb1和Na3确定为一组图像组合对，将Nb2和Na4确定为一组图像组合对等，即第一图像数据和第二图像数据可以匹配组合的组合对包括（Nb1，Na3）、（Nb2，Na4）…（Nb（N-2），Na N）。
上述实施例中，通过采集区域间隔参数和图像尺寸参数确定图像相对调整参数，根据图像相对调整参数对第一图像数据和第二图像数据中的图像进行配对，能够有效将采集区域位置相同的第一图像和第二图像进行配对，提高了后续基于配对后的图像组合对确定多组涂膜区域边缘对的准确度和效率。
在得到多组图像组合对后，同样可以通过图像组合对进一步提高涂布错位量的检测速率和检测准确性。在一些实施例中，如图9所示，根据第一距离数据和第二距离数据，确定涂布过程中极片基材的涂布错位量，包括：
S902，根据第一距离数据和第二距离数据，确定各图像组合对的距离数据集合。
其中，第一距离数据是表征极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的距离数据，当针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据中包含有多帧连续第一图像的情况下，第一距离数据中自然也会包含各帧第一图像中各第一涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离。同样的，当针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据中包含有多帧连续第二图像的情况下，第二距离数据中自然也会包含各帧第二图像中各第二涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离。
因此，控制器在得到第一距离数据和第二距离数据后，可以根据各图像组合对中所包含的第一图像和第二图像，为各图像组合对分配对应的距离数据集合，距离数据集合包括图像组合对的第一图像中各第一涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及第二图像中各第二涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离。
S904，基于各图像组合对的距离数据集合中的第一距离和第二距离，确定各图像组合对的单帧涂布错位量。
其中，单帧涂布错位量是用于表征在对应的第一图像和第二图像中，极片基材第一表面的涂膜区域与极片基材第二表面对应的涂膜区域的综合偏差程度。
在一些可选实施例中，控制器在为各图像组合对分配了距离数据得到距离数据集合后，可以基于各图像组合对的距离数据集合中的第一距离和第二距离，确定各图像组合对的单帧涂布错位量。
例如，某个图像组合对中第一图像对应的第一距离为AL1、AL2、AL3、AL4，第二图像对应的第二距离为BL1、BL2、BL3、BL4，则第一图像和第二图像所反映的第一表面和第二表面的涂膜初始错位值为a=AL1-BL1，b= AL2-BL2，c= AL3-BL3，d= AL4-BL4，控制器可以确定该图像组合对的单帧涂布错位量x=（a+b+c+d）/4。
S906，获取根据各图像组合对的单帧涂布错位量确定的涂布平均错位量，并将涂布平均错位量确定为涂布过程中极片基材的涂布错位量。
在一些可选实施例中，控制器在获取到各图像组合对的单帧涂布错位量后，可以根据各图像组合对的单帧涂布错位量，确定极片基材的涂布平均错位量，将涂布平均错位量确定为用于表征极片基材第一表面上的第一涂膜区域，与极片基材第二表面上对应的第二涂膜区域的区域边缘偏差程度的涂布错位量。
例如，当存在N组图像组合对时，控制器可以获得N个单帧涂布错位量包括x1、x2、x3…xN，随后控制器可以将涂布平均错位量X=（x1+x2+x3+…+xN）/N，确定为涂布错位量y。
上述实施例中，通过各图像组合对的单帧涂布错位量确定极片基材的涂布平均错位量，并将极片基材的涂布平均错位量确定为最终的涂布错位量，能够使涂布错位量可以准确表征极片基材第一表面上的第一涂膜区域，与极片基材第二表面上对应的第二涂膜区域的区域边缘偏差程度，有效提高了涂布错位检测的准确率和检测效率。
在涂布错位检测方法中，基准边数量的确定是提高涂布错位量检测准确性的首要步骤。在一些实施例中，获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量，包括：在涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条。
如图10所示，在涂布类型为一出二类型的情况下，可以看出，在进行边缘距离计算时，无论以哪一边为基准边，计算过程中所包含的留白区域个数是一样的，因此，在涂布类型为一出二类型的情况下，控制器可以确定基准边数量为一条。
在另一些实施例中，获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量，包括：在涂布类型为非一出二类型的情况下，确定基准边数量为两条。
可以理解的，当涂布类型为一出四、一出六、一出八、一出十、一出十二等等，即涂布类型大于一出二类型的情况下，在进行边缘距离计算时，都需要考虑计算过程中所包含的留白区域个数，因此，在涂布类型为非一出二类型的情况下，控制器可以确定基准边数量为两条。
在其中一些实施例中，以涂布类型为一出八类型进行举例，如图11所示，在一出八类型中，左边的两组相对的涂覆区域包含有4组相对的区域边缘，即边缘1、边缘2、边缘3和边缘4，右边两组相对的涂覆区域同样包含有4组相对的区域边缘，即边缘5、边缘6、边缘7和边缘8。由图可以明显看出，在一出八类型中，左边的4组区域边缘与第一基准线进行边缘距离计算时，所包含的极耳区最少，右边的4组区域边缘与第二基准线进行边缘距离计算时，所包含的极耳区最少，因此，在一出八类型中需要划分两条基准边，基准边数量为两条。
同样的，在另一些实施例中，以涂布类型为一出六类型进行举例，如图12所示，在一出六类型中，左边一组相对的涂覆区域包含有两组相对的区域边缘，即边缘1、边缘2，中间一组相对的涂布区域包含有两组相对的区域边缘，即边缘3、边缘4，同样的，右边一组相对的涂覆区域包含有两组相对的区域边缘，即边缘5、边缘6。由图可以明显看出，在一出六类型中，左边的两组区域边缘与第一基准线进行边缘距离计算时，所包含的极耳区最少，右边的两组区域边缘与第二基准线进行边缘距离计算时，所包含的极耳区最少，而中间两组区域边缘中边缘3与第一基准线进行边缘距离计算时，所包含的极耳区最少，边缘4与第二基准线进行边缘距离计算时，所包含的极耳区最少，因此，在一出八类型中同样需要划分两条基准边，基准边数量为两条。
需要说明的是，在基准边数量为两条的情况下，第一基准边与第二基准边所定义的纠偏方向相反，因此，如果以第一基准边计算的错位量定义±方向，那么第二基准边计算出的错位量需要加一个“-”。
上述实施例中，在进行涂布错位检测时，根据极片基材的涂布类型，确定符合极片基材实际涂布情况的基准边数量，以便于后续根据极片基材各涂膜区域边缘的实际情况为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边，为后续进行涂布错位量计算提供了计算基础。
在一些实施例中，提供了一种涂布错位检测方法，以该方法应用于图1中的涂布纠偏系统为例进行说明，如图13所示，涂布错位检测方法具体包括以下步骤：
S1301，获取极片基材的涂布类型。
可以理解的控制器可以从服务器获取当前极片基材的涂布类型。
S1302，在涂布类型为非一出二类型的情况下，确定基准边数量为两条。
可以理解的，控制器在涂布类型为非一出二类型的情况下，确定基准边数量为两条，在涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条。
S1303，在基准边数量为两条的情况下，获取在当前采集周期对涂布A、B面进行多次采集得到的第一图像数据和第二图像数据。
其中，控制器在进入采集周期后，生成图像采集指令，将图像采集指令发送给CCD相机检测模块，CCD相机检测模块响应于图像采集指令，同时控制CCD1对涂布A面进行图像采集，得到第一图像数据，控制CCD2对涂布B面进行图像采集，得到第二图像数据。
S1304，根据第一图像数据和第二图像数据，得到多组图像组合对。
控制器根据第一图像数据和第二图像数据可以生成N组图片，每组图片中都包含采集区域位置相同的第一图像和第二图像。可以理解的，在每帧图片长度为M的情况下，N张图片的总长度L=M×N为采样周期，其中，采用周期L＜F，F为CCD相机到B面涂膜头，也就是第二模头的机械距离。
S1305，基于各组图像组合对，确定各组图像组合对对应的涂膜区域边缘对。
控制器在得到各组图像组合对后，先对图像组合对中的第一图像和第二图像进行图像边缘对齐处理，随后基于对齐后的第一图像和第二图像，将第一图像中的第一涂膜区域边缘与第二图像中的第二涂膜区域边缘进行匹配，得到各图像组合对对应的多组涂膜区域边缘对。可以理解的，涂膜区域边缘对包括分别位于极片基材AB面，并相对的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘。
S1306，确定各涂膜区域边缘对中，第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
S1307，将最小边缘距离对应的基准边，确定为涂膜区域边缘对的共同目标基准边。
控制器在确定各涂膜区域边缘对中，第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离后，将最小边缘距离对应的基准边，确定为涂膜区域边缘对中第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘对应的目标基准边。
S1308，确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离数据。
S1309，根据第一距离数据和第二距离数据，确定各图像组合对的距离数据集合。
可以理解的，控制器根据第一距离数据和第二距离数据，确定各图像组合对的距离数据集合，距离集合包括第一图像中各第一涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及第二图像中各第二涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离。
S1310，基于各图像组合对的距离集合，确定各图像组合对的单帧涂布错位量x。
其中，若某个图像组合对中第一图像对应的第一距离为AL1、AL2、AL3、AL4，第二图像对应的第二距离为BL1、BL2、BL3、BL4，则第一图像和第二图像所反映的第一表面和第二表面的涂膜初始错位值为a=AL1-BL1，b= AL2-BL2，c= AL3-BL3，d= AL4-BL4，控制器可以确定该图像组合对的单帧涂布错位量x=（a+b+c+d）/4。
S1311，根据各图像组合对的单帧涂布错位量确定涂布错位量。
控制器在获取到各图像组合对的单帧涂布错位量后，可以根据各图像组合对的单帧涂布错位量，确定极片基材的涂布平均错位量，将涂布平均错位量确定为涂布错位量。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的涂布错位检测方法的涂布错位检测装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个涂布错位检测装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于涂布错位检测方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图14所示，提供了一种涂布错位检测装置1400，包括：基准边数量确定模块1401、目标基准边确定模块1402、距离数据确定模块1403和涂布错位量确定模块1404，其中：
基准边数量确定模块1401，用于获取极片基材的涂布类型，根据涂布类型确定基准边数量。
目标基准边确定模块1402，用于在基准边数量为两条的情况下，确定极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边。
距离数据确定模块1403，用于确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据。
涂布错位量确定模块1404，用于根据第一距离数据和第二距离数据，确定涂布过程中极片基材的涂布错位量。
上述涂布错位检测装置，在进行涂布错位检测时，先根据极片基材的涂布类型，确定符合极片基材实际涂布情况的基准边数量。在确定基准边数量为两条的情况下，根据极片基材各涂膜区域边缘的实际情况为极片基材的各涂膜区域边缘确定对应的目标基准边，在后续进行举例检测时，通过极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，和极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离数据确定的及排尿基材的涂布错位量。相较于随便确定单一基准边，根据单一基准边确定极片基材的涂布错位量，通过将各涂膜区域边缘与各自对应的，符合实际涂布情况的目标基准边进行距离检测得到距离数据，后续根据距离数据确定极片基材的涂布错位量，可以降低涂布错位检测过程中，极片基材表面留白区所产生的干扰，有效提高了涂布错位检测的准确性。
在一些实施例中，目标基准边确定模块还用于：获取极片基材的多组涂膜区域边缘对，涂膜区域边缘对包括分别位于极片基材的不同表面，并相对的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘；确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离；将最小边缘距离对应的基准边，确定为涂膜区域边缘对中第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘对应的目标基准边。
在一些实施例中，目标基准边确定模块还用于：获取针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行采集得到的第二图像数据；根据第一图像数据和第二图像数据，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘的边缘位置信息，以及两条基准边的基准边位置信息；基于边缘位置信息，以及基准边位置信息，确定第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
在一些实施例中，目标基准边确定模块还用于：根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，图像组合对包括采集区域位置相同的第一图像和第二图像；对第一图像与第二图像进行图像边缘对齐处理；基于对齐后的第一图像和第二图像，将第一图像中的第一涂膜区域边缘与第二图像中的第二涂膜区域边缘进行匹配，得到各图像组合对对应的多组涂膜区域边缘对。
在一些实施例中，目标基准边确定模块还用于：根据第一图像数据和第二图像数据的采集区域间隔参数，以及图像尺寸参数，确定第一图像数据与第二图像数据的图像相对调整参数；基于图像相对调整参数，对第一图像数据包含的连续帧数的第一图像，和第二图像数据包含的连续帧数的第二图像进行配对，得到多组图像组合对。
在一些实施例中，涂布错位量确定模块还用于：根据第一距离数据和第二距离数据，确定各图像组合对的距离数据集合，距离数据集合包括第一图像中各第一涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及第二图像中各第二涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离；基于各图像组合对的距离数据集合中的第一距离和第二距离，确定各图像组合对的单帧涂布错位量；获取根据各图像组合对的单帧涂布错位量确定的涂布平均错位量，并将涂布平均错位量确定为涂布过程中极片基材的涂布错位量。
在一些实施例中，基准边数量确定模块还用于在涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条；在涂布类型为非一出二类型的情况下，确定基准边数量为两条。
上述涂布错位检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是控制器，其内部结构图可以如图15所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储涂布类型、基准边数量、第一距离数据、第二距离数据、涂布错位量等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种涂布错位检测方法。
本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述涂布错位检测方法的具体实施步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述涂布错位检测方法的具体实施步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述涂布错位检测方法的具体实施步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种涂布错位检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取极片基材的涂布类型，根据所述涂布类型确定基准边数量；
在所述涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条；
在所述涂布类型为非一出二类型的情况下，确定所述基准边数量为两条；
在所述基准边数量为两条的情况下，确定所述极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边；所述目标基准边是对各所述涂膜区域边缘与基准边进行距离计算时，包含的留白区最少情况对应的基准边；
确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据；
根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定涂布过程中所述极片基材的涂布错位量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述基准边数量为两条的情况下，确定所述极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边，包括：
获取所述极片基材的多组涂膜区域边缘对，所述涂膜区域边缘对包括分别位于所述极片基材的不同表面，并相对的第一涂膜区域边缘和第二涂膜区域边缘；
确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离；
将最小边缘距离对应的基准边，确定为所述涂膜区域边缘对中所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘对应的目标基准边。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离，包括：
获取针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行采集得到的第二图像数据；
根据所述第一图像数据和所述第二图像数据，确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘的边缘位置信息，以及所述两条基准边的基准边位置信息；
基于所述边缘位置信息，以及所述基准边位置信息，确定所述第一涂膜区域边缘和所述第二涂膜区域边缘分别到两条基准边的边缘距离。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述获取所述极片基材的多组涂膜区域边缘对，包括：
根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，所述图像组合对包括采集区域位置相同的第一图像和第二图像；
对所述第一图像与所述第二图像进行图像边缘对齐处理；
基于对齐后的所述第一图像和所述第二图像，将所述第一图像中的第一涂膜区域边缘与所述第二图像中的第二涂膜区域边缘进行匹配，得到各所述图像组合对对应的多组涂膜区域边缘对。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据针对极片基材第一表面进行图像采集得到的第一图像数据，以及针对极片基材第二表面进行图像采集得到的第二图像数据，确定多组图像组合对，包括：
根据所述第一图像数据和所述第二图像数据的采集区域间隔参数，以及图像尺寸参数，确定所述第一图像数据与所述第二图像数据的图像相对调整参数；
基于所述图像相对调整参数，对所述第一图像数据包含的连续帧数的第一图像，和所述第二图像数据包含的连续帧数的第二图像进行配对，得到多组图像组合对。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定涂布过程中所述极片基材的涂布错位量，包括：
根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定各所述图像组合对的距离数据集合，所述距离数据集合包括所述第一图像中各所述第一涂膜区域边缘到对应目标基准边的第一距离，以及所述第二图像中各所述第二涂膜区域边缘到对应目标基准边的第二距离；
基于各所述图像组合对的距离数据集合中的第一距离和第二距离，确定各所述图像组合对的单帧涂布错位量；
获取根据各所述图像组合对的单帧涂布错位量确定的涂布平均错位量，并将所述涂布平均错位量确定为涂布过程中所述极片基材的涂布错位量。
7.一种涂布错位检测装置，其特征在于，所述装置包括：
基准边数量确定模块，用于获取极片基材的涂布类型，根据所述涂布类型确定基准边数量；在所述涂布类型为一出二类型的情况下，确定基准边数量为一条；在所述涂布类型为非一出二类型的情况下，确定所述基准边数量为两条；
目标基准边确定模块，用于在所述基准边数量为两条的情况下，确定所述极片基材的各涂膜区域边缘对应的目标基准边；所述目标基准边是对各所述涂膜区域边缘与基准边进行距离计算时，包含的留白区最少情况对应的基准边；
距离数据确定模块，用于确定极片基材第一表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第一距离数据，以及极片基材第二表面上的涂膜区域边缘到对应的目标基准边的第二距离数据；
涂布错位量确定模块，用于根据所述第一距离数据和所述第二距离数据，确定涂布过程中所述极片基材的涂布错位量。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410175985.5A CN117722955B (zh) | 2024-02-08 | 2024-02-08 | 涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410175985.5A CN117722955B (zh) | 2024-02-08 | 2024-02-08 | 涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117722955A CN117722955A (zh) | 2024-03-19 |
| CN117722955B true CN117722955B (zh) | 2024-06-07 |
Family
ID=90209227
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410175985.5A Active CN117722955B (zh) | 2024-02-08 | 2024-02-08 | 涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117722955B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118015075B (zh) * | 2024-04-10 | 2024-08-06 | 江苏时代新能源科技有限公司 | 边缘定位方法及系统 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007185609A (ja) * | 2006-01-13 | 2007-07-26 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 塗布装置および塗布装置における基板の位置調整方法 |
| JP2014078445A (ja) * | 2012-10-11 | 2014-05-01 | Eliiy Power Co Ltd | 電池用電極シートの製造方法および製造装置 |
| CN109655463A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-04-19 | 广州超音速自动化科技股份有限公司 | 锂电池极片涂布的图像采集方法、系统、设备及存储介质 |
| CN109659489A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-19 | 时代上汽动力电池有限公司 | 锂电池涂布方法 |
| CN209043174U (zh) * | 2018-11-07 | 2019-06-28 | 广东风华新能源股份有限公司 | 一种锂聚合物电芯极耳间距和边距检测装置 |
| JP2020035667A (ja) * | 2018-08-30 | 2020-03-05 | 株式会社豊田自動織機 | グラビア塗工装置 |
| CN112571154A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 带材双边纠偏数据确定方法及双面带材纠偏系统 |
| CN214243120U (zh) * | 2020-12-02 | 2021-09-21 | 江苏时代新能源科技有限公司 | 一种涂布纠偏装置及涂布系统 |
| CN116007506A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-04-25 | 湖北亿纬动力有限公司 | 电池极片的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| WO2023141971A1 (zh) * | 2022-01-28 | 2023-08-03 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 一种双面涂布的纠偏方法、装置 |
| CN116661383A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-08-29 | 南昌欣旺达新能源有限公司 | 料区纠偏数据确定方法和控制方法、系统、设备、介质 |
| CN117312742A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-29 | 衢州极电新能源科技有限公司 | 一种涂布纠偏数据确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117339842A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 极片涂布纠偏方法及系统 |
| CN117339834A (zh) * | 2023-09-15 | 2024-01-05 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | 锂电涂布正背面对齐偏差监控系统及方法 |
| CN117718198A (zh) * | 2024-02-08 | 2024-03-19 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 涂布纠偏控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
-
2024
- 2024-02-08 CN CN202410175985.5A patent/CN117722955B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007185609A (ja) * | 2006-01-13 | 2007-07-26 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 塗布装置および塗布装置における基板の位置調整方法 |
| JP2014078445A (ja) * | 2012-10-11 | 2014-05-01 | Eliiy Power Co Ltd | 電池用電極シートの製造方法および製造装置 |
| JP2020035667A (ja) * | 2018-08-30 | 2020-03-05 | 株式会社豊田自動織機 | グラビア塗工装置 |
| CN109655463A (zh) * | 2018-10-30 | 2019-04-19 | 广州超音速自动化科技股份有限公司 | 锂电池极片涂布的图像采集方法、系统、设备及存储介质 |
| CN209043174U (zh) * | 2018-11-07 | 2019-06-28 | 广东风华新能源股份有限公司 | 一种锂聚合物电芯极耳间距和边距检测装置 |
| CN109659489A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-19 | 时代上汽动力电池有限公司 | 锂电池涂布方法 |
| CN112571154A (zh) * | 2019-09-30 | 2021-03-30 | 广东利元亨智能装备股份有限公司 | 带材双边纠偏数据确定方法及双面带材纠偏系统 |
| CN214243120U (zh) * | 2020-12-02 | 2021-09-21 | 江苏时代新能源科技有限公司 | 一种涂布纠偏装置及涂布系统 |
| WO2023141971A1 (zh) * | 2022-01-28 | 2023-08-03 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 一种双面涂布的纠偏方法、装置 |
| CN116007506A (zh) * | 2022-12-15 | 2023-04-25 | 湖北亿纬动力有限公司 | 电池极片的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN116661383A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-08-29 | 南昌欣旺达新能源有限公司 | 料区纠偏数据确定方法和控制方法、系统、设备、介质 |
| CN117339834A (zh) * | 2023-09-15 | 2024-01-05 | 钛玛科（北京）工业科技有限公司 | 锂电涂布正背面对齐偏差监控系统及方法 |
| CN117312742A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-12-29 | 衢州极电新能源科技有限公司 | 一种涂布纠偏数据确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117339842A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-05 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 极片涂布纠偏方法及系统 |
| CN117718198A (zh) * | 2024-02-08 | 2024-03-19 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 涂布纠偏控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 锂电池涂布机错位收卷技术研究;夏云华;赵留强;夏文珂;;河南科技;20151205(23);第57-58页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117722955A (zh) | 2024-03-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN117722955B (zh) | 涂布错位检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN107832683A (zh) | 一种目标跟踪方法及系统 | |
| Cheng et al. | Real-time and efficient 6-D pose estimation from a single RGB image | |
| He et al. | A value recognition algorithm for pointer meter based on improved Mask-RCNN | |
| CN106033621A (zh) | 一种三维建模的方法及装置 | |
| WO2017050083A1 (zh) | 一种元件识别方法及装置 | |
| CN117718198B (zh) | 涂布纠偏控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN115593884B (zh) | 极片料线位置抓取方法、系统、装置、设备和存储介质 | |
| Ni et al. | An improved adaptive ORB-SLAM method for monocular vision robot under dynamic environments | |
| CN116007506A (zh) | 电池极片的检测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN117312742A (zh) | 一种涂布纠偏数据确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US11340300B2 (en) | Battery service life management method and system | |
| CN115131741B (zh) | 刻码质量检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN108616734A (zh) | 图像处理装置以及图像处理方法 | |
| CN115435691A (zh) | 一种电极料线位置确定方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN108765464A (zh) | 基于残差补偿的低秩重检测上下文长时跟踪方法及系统 | |
| CN116342609B (zh) | 基于裁切装置的实时检测方法、系统以及存储介质 | |
| JP2024536989A (ja) | 連続複合材料テープのマーキング処理方法、装置及びコンピュータデバイス | |
| CN113033578B (zh) | 基于多尺度特征匹配的图像校准方法、系统、终端及介质 | |
| CN205122710U (zh) | 涂膜错位处理系统 | |
| Vaquero et al. | SiamMT: Real-time arbitrary multi-object tracking | |
| CN108921000A (zh) | 头部角度标注、预测模型训练、预测方法、设备和介质 | |
| CN114972238A (zh) | 一种叠片电芯包覆值的计算方法、装置及存储介质 | |
| CN104766101B (zh) | 一种基于寻找特征值的k近邻手写识别系统算法 | |
| CN114170576A (zh) | 重复图像的检测方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |