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最近网上热传一段特斯拉汽车突然剧烈自燃的视频，而后不久蔚来电动汽车也自燃烧毁。近年来特斯拉、蔚来、比亚迪等新能源汽车爆炸案例已有多例，致多人丧生。据不完全统计，全国2018年已发生的电动汽车起火事件超过40起。

为何新能源汽车会频繁发生自燃烧毁事件？业内专家指出，电动汽车起火的大部分原因归结于动力电池，即电动汽车常用的三元锂电池。

由于锂电池的构造是正负极之间充满电解液，所以对其形状稳定性有较高的要求，一旦电池遭到挤压，磕碰等情况，容易使锂电池内部正负极产生位移，严重者将导致短路而发生爆炸。

虽然圆柱电池的生产工艺已经成熟，但是在生产过程运输和转移环节仍然有不可控制的磕碰、划伤、压伤等缺陷产生。如何对锂电池的生产过程进行有效的质量控制？目前很多锂电池制造厂商采用人工检测方式，该方式具有很强的主观性，很容易漏检，甚至误判率很大。

为了解决这一问题，机器视觉被引入对电池的外观缺陷进行判断。常见的划痕、严重凹坑以及外层裹塑的印刷质量均可以通过图像分析进行判断。如下图所示：

然而，2D机器视觉技术只能通过平面图像和颜色、纹理信息判断外观缺陷。对于锂电池的质量控制而言，多数形状变化并非尖锐物的划伤或者显而易见的磕碰伤，而是由于不均匀的挤压导致的外壳的扭曲，或者在正负极产生了渐变的凹坑或者凸起。这一类缺陷往往是2D视觉难以判断的，或者即使针对性的对某些特定缺陷进行打光处理得以解决，也对各种无法预见，不规则的非结构化形变的适应性表现很差。

对于形变的判断，最好的方式就是引入3D视觉，全面呈现电池的外观纹理，颜色以及深度信息。对于一些较小的凹坑、凸起、变形，虽然图像上存在差异，但是通过2D视觉的检测难度非常大，而采用3D相机TrueD2305可以区分检测出0.04mm的高度差，检测节拍不高于0.4秒。

上图中轻微鼓包的金属面无法通过2D视觉去判断，而从3D点云数据结果却能判断出鼓包的程度，不同颜色代表不同高度，从点云中可分析出轻微鼓包高度为0.082mm，局部凸起最大高度为0.5385mm。

汉振智能不仅提供高精度的3D相机，更提供圆柱形电池或类似形状物体的视觉检测光机电整体解决方案。根据不同客户的工艺特点，定制化上下料环节机械结构，无缝嵌入到用户的全自动化生产和质量控制产线。