【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】二十二、新能源电池盖板全自动密封胶检测系统：3D线扫+AI缺陷识别技术解析

摘要：本文详细阐述了基于C# .NET Core 6与HALCON 24.11开发的新能源电池盖板全自动密封胶检测系统。该系统针对电池密封胶断胶/溢胶、胶路宽度一致性（±0.1mm公差）、微小气泡/杂质（φ≤0.2mm）等行业痛点，提出了\"蓝色激光线扫-3D点云重建-多特征融合检测\"的创新技术路径。通过构建高精度3D点云模型（0.02mm分辨率），结合拓扑结构分析、亚像素边缘测量、深度学习缺陷识别等核心算法，实现了密封胶质量的全方位检测。系统在实际应用中表现出卓越性能：断胶检测准确率达99.8%（最小检测尺寸0.5mm），胶宽测量精度±0.05mm，气泡检测准确率97.3%（φ0.15mm）。本文涵盖系统架构设计、核心算法实现、工业现场部署优化等完整技术链路，并提供可直接复用的C#与HALCON代码实现。

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文章目录

• 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】二十二、新能源电池盖板全自动密封胶检测系统：3D线扫+AI缺陷识别技术解析
• • 关键词
  • 一、行业背景与技术挑战
  • • 1.1 新能源电池产业发展对密封技术的要求
    • • 1.1.1 密封胶在电池安全中的关键作用
    • 1.2 传统密封胶检测方法的局限性
    • 1.3 机器视觉技术在密封胶检测中的优势
  • 二、系统整体架构设计
  • • 2.1 系统硬件组成
    • • 2.1.1 3D线扫激光相机选型
      • 2.1.2 工业计算机配置
      • 2.1.3 运动控制与定位系统
      • 2.1.4 光源系统
    • 2.2 系统软件架构
    • • 2.2.1 软件总体架构图
      • 2.2.2 核心模块功能说明
    • 2.3 系统工作流程
    • • 2.3.1 整体工作流程图
      • 2.3.2 检测节拍分析
  • 三、3D线扫描原理与点云重建技术
  • • 3.1 激光三角测量原理
    • 3.2 HALCON中的3D点云处理基础
    • • 3.2.1 3D点云数据结构
      • 3.2.2 点云数据获取与预处理
    • 3.3 电池盖板密封胶3D点云重建
    • • 3.3.1 密封胶点云特征增强
      • 3.3.2 点云数据对齐与拼接
  • 四、密封胶特征提取与缺陷检测算法
  • • 4.1 胶路中心线提取与拓扑结构分析
    • • 4.1.1 中心线提取算法
      • 4.1.2 断胶检测算法
    • 4.2 胶宽测量算法
    • • 4.2.1 亚像素边缘对检测
      • 4.2.2 胶宽一致性评估
    • 4.3 溢胶检测算法
    • • 4.3.1 3D轮廓边界检测
    • 4.4 气泡与杂质检测算法
    • • 4.4.1 基于深度学习的气泡检测
      • 4.4.2 表面杂质检测
  • 五、系统实现与集成
  • • 5.1 系统UI设计与实现
    • • 5.1.1 主界面设计
      • 5.1.2 C#实现代码
    • 5.2 缺陷检测引擎实现
    • • 5.2.1 检测引擎核心类
    • 5.3 系统集成与测试
    • • 5.3.1 系统集成流程
      • 5.3.2 测试结果
  • 六、工业现场应用与优化
  • • 6.1 现场部署方案
    • • 6.1.1 设备布局
      • 6.1.2 电气连接
    • 6.2 实际应用案例
    • • 6.2.1 客户背景
      • 6.2.2 实施效果
      • 6.2.3 经济效益
    • 6.3 常见问题与优化方案
    • • 6.3.1 金属表面反光问题
      • 6.3.2 胶水颜色变化影响
      • 6.3.3 高速运动下的模糊问题