钢壳是生产圆柱形锂电池所必须的零件,为了保证锂电池质量,需要对钢壳表面进行缺陷检测。凹坑、凸起和划痕缺陷是钢壳表面常见缺陷,在采集钢壳圆形端面图像时,由于钢壳表面反射以及边缘光照不均匀导致边缘缺陷难以检测,针对这些问题,本文设计了一套钢壳圆形端面缺陷的视觉检测系统,从光学成像和软件算法两个方面来提高钢壳圆形端面缺陷检测的准确率。光学成像部分针对钢壳圆形端面反射严重的问题,选用高分辨率工业相机、同轴光源和定制工业镜头,抑制端面反射光对成像质量的影响,有效的提高了钢壳圆形端面的成像质量。由于钢壳采用冲压工艺制造而成,使得钢壳圆形端面的边缘呈圆弧状,导致相机拍摄的图像中间部分亮,边缘部分暗,本文提出了基于梯度运算的分区域缺陷检测方法进行钢壳圆形端面缺陷检测,具体实现方法如下:首先,进行了基于均值滤波、中值滤波、高斯滤波的钢壳圆形端面图像去噪对比实验,通过对比均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR),最终采用高斯滤波算法对钢壳圆形端面图像进行图像去噪;通过对比研究直方图均衡化、CLAHE算法和水平垂直差分法在钢壳圆形端面图像增强效果,最终选择水平垂直差分法对钢壳圆形端面图像进行图像增强。其次,针对钢壳圆形端面非边缘区域和边缘区域缺陷的差异,提出了基于梯度运算的分区域缺陷检测方法。对非边缘区域缺陷,采用对梯度图像二值化的方法进行缺陷检测;对边缘区域缺陷,首先提取二值化图像近似圆环的内圆环曲线,计算内圆环曲线到内圆环曲线拟合椭圆的距离,依据3?准则计算距离阈值并初步定位边缘缺陷,然后计算边缘缺陷区域二值化图像的连通域数量进一步排除伪缺陷。最后,本文选取了300个无缺陷样本和300个有缺陷样本对论文提出的钢壳圆形端面缺陷的视觉检测方法进行了可行性测试,测试结果表明钢壳圆形端面缺陷的平均漏检率和平均误检率分别为3.33%、7%,单个钢壳平均检测时间为128.43ms,检测系统可以持续稳定运行,能够满足实际生产要求。