锂离子电池是一种非常重要的动力电池,在当今社会的各个领域都有着广泛的应用。然而由于电池极片材料的脆性,在涂料、辊压等环节都有可能导致极片破损,而这些缺陷会严重影响电池的质量和使用寿命。传统的人工检测方法效率低、误差大,已经不能适应现代工业高精度、高速率的要求,因此有必要在新技术的基础上开发一种高效的、实时的电池极片检测系统。机器视觉作为近年来发展和完善起来的现代科学技术,具有精度高、速度快、非接触等优点,在各个工程技术领域获得广泛的应用。本文根据电池极片检测要求,对基于机器视觉的电池极片检测系统进行了深入的探讨和研究。本文主要内容如下：1.针对电池极片检测系统的特点,分析和研究了基于机器视觉在线检测系统的工作原理和软硬件的构成；2.分析了电池极片在线检测的具体流程,包括图像获取、信息处理、特征提取；3.讨论了各种适合电池极片图像处理的算法。如中值滤波、直方图均衡化、Canny算子边缘检测、区域生长法,数学形态学区域填充等；4.在硬件选择上,详细阐述了各种硬件的选择标准,并选择了最佳的硬件设备；5.基于VC++6.0软件,设计了在线电池极片检测系统。