基于智能学习的电池片表面缺陷视觉检测算法研究

发布时间：2025-03-15 01:54

　　随着新能源汽车行业迅猛发展,锂离子动力电池的需求量逐渐增大。电池片作为锂电池的核心部件,其质量好坏不仅会影响锂电池的使用寿命,也容易引发安全问题。传统的人工检测已经无法适应现代工业的检测要求,结合机器视觉技术可以高精度、高效率地完成对电池片的缺陷检测,达到现代工业自动化检测的水平。因此本文以电池片为研究对象,提出了一种自动检测电池片表面缺陷的机器视觉系统,主要完成的工作如下:首先,搭建了电池片表面缺陷检测的硬件实验平台,设计了电池片的成像系统,根据成像的需求对工业相机、镜头以及光源进行选型,完成对电池片表面图像的采集。其次,根据电池片表面缺陷的结构特点,介绍了缺陷检测算法的具体流程,采用中值滤波器和直方图均衡化算法对图像进行预处理,针对预处理之后的图像,提出了一种自适应阈值分割方法,对阈值分割后的图像使用形态学处理方法得到电池片表面图像的缺陷区域,完成对电池片表面缺陷的检测。再次,研究了图像特征的提取方法,提取了电池片缺陷区域的灰度特征和形态特征,根据实验结果和特征评判标准做进一步的特征选择,选择了6组特征数据;分析比较了K最近邻法,支持向量机,决策树的分类方法,提出了一种决策树结合支持...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1柱状电池结构图

水平的发展以及民众的环保意识逐渐增强，新能源汽车近。作为新能源汽车的核心部件，锂离子动力电池得到飞速遍的能源储存器件，许多电气设备、电子仪器都需要锂电池电视、移动手机等。因此，市场对锂离子电池的能量密度、新的要求，这对于锂电池的生产与检测是一个极大的考验。生产过程中的质量和成本，....

图1-2典型的机器视觉系统

图1-2典型的机器视觉系统在20世纪60年代中期，美国学者L.R.罗伯兹对由多面体所构成的积木世界进究，机器视觉就是从这里开始的[5]。直至70年代，机器视觉逐渐被分成以下几个重研究领域，其中包括关于图像处理及分析的并行算法研究，关于目标制导的图像处法、根据二维....

图2-1电池片表面的六类缺陷

2.1电池片表面缺陷结构特点电池片的生产工艺非常复杂，每道工艺都必须很精细，任何一个环节的失误都有可能影响电池片的质量。因此，电池片在生产过程中有可能会出现各种瑕疵和缺陷，本文主要研究的是电池片表面出现的缺陷，根据电池片在生产加工的过程中可能出现的失误，将缺陷分为六类，漏金属缺....

图2-2实验平台的总体架构图

华南理工大学硕士学位论文的提取时，需要两个区域同时能被提取出来。亮点缺陷在本课题设计的视觉系统下的成像图见图2-1的f图。2.2平台总体设计实验平台可以分为硬件和软件这两个部分，硬件部分包括了工业相机、镜头、光源、电池片的传动系统、光电传感器以及计算机等，软件部分由相机....

本文编号：4034970