1.AOI测试函数
AOI(Automated Optical Inspection)全称是自动光学检测，在生产过程中对电芯的外观缺陷和颜色进行分类。
2.AOI探测原理
AOI原理包括光学反射原理、光学成像原理和检测算法。
3.AOI检测硬件系统
3.1现场实物图
3.2AOI检测硬件
1.相机；
2.白垫：细胞停留的位置，可以有效的过滤掉杂乱的背景，更好的提取细胞图像；
3.光源控制器；
4.摄像头连接线和光源延长线插座；
5.底盘：内表面涂有白色粗糙物质，增强光的漫反射和光强的均匀性；
6.LED光源：在电池停留位置周围放置四个光源，对电池进行打磨，增强电池的亮度，使摄像头更好的提取电池的图像；
7.侧门面板。
4.AOI检测软件系统
4.1图像处理
4.2颜色检测
1.检测原理
颜色检测是通过将系统采集的RGB图片转换到HSV颜色空间来确定被检测物体的颜色。
2.RGB颜色空间
当我们描述或者定义一种颜色的时候，大部分时间都是用RGBColorSpace。因为它基本上包含了人类能够识别的所有颜色，我们看到的所有颜色都是通过颜色空间的R、G、B通道以不同的比例混合在一起的。
3.HSV方法
HSV是一种将RGB颜色空间中的点用倒圆锥表示的表示方法。HSV色相(Hue)，饱和度(Saturation)，明度(Value)，也叫HSB(B是明度)。
4.3颜色分类
4.4电池芯片的缺陷检测
1.缺陷检测原理
模板匹配是一种基本的识别方法，研究特定物体的图案在图像中的位置，进而识别物体。
2.缺陷检测的分类
结构检查：遗漏缺陷、V型缺陷、边缘缺陷等。
印刷缺陷检测：印刷偏移、粗线、断栅等。
色差：污垢、指纹、色差等。
4.5结构/印刷缺陷的检测
1.检测原理
通过匹配和比较完整单元的几何图像和待检查单元的几何图像，大的像素差异表明待检查单元损坏或有缺陷。
摄像头采集的彩色图像经过灰度化放大后，我们可以清楚地看到，电池单元边缘的像素呈梯形分布，经过二值化后，边缘的像素也会呈梯形分布，这就导致了使用模板匹配法时的精度误差。
4.6破损浇口缺陷的检测
4.7颜色偏差检测
1.色偏检测：主要分为识别和判断两个阶段；
2.识别：首先分区域扫描，灰度像素值相差较大的区域为缺陷区域；
3.判断：对缺陷区域内的所有点进行灰度差分运算，如果某一点对应的差值大于某一设定值，则将该点标记为缺陷点。对区域内的所有点进行测量后，缺陷点的数量大于根据要求预设的数量，所有标记点形成缺陷区域。
