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随着扣式电池的使用越来越广泛,用户对它的表面质量要求也越来越高。因此,在生产过程中进行电池性能检测的同时,还需要对电池的表面缺陷进行检测。目前大多数的电池生产厂家多采用人工目测,检测准确度差、效率低而且劳动强度大,已无法满足现代工业制造的要求。 机器视觉技术作为当前的研究热点,具有效率高、非接触、精度高、使用灵活、可靠等优点,应用前景十分广泛。本课题根据生产厂家的质量检测要求和扣式电池生产线的实际情况,开发设计了一套基于机器视觉的扣式电池表面缺陷在线检测系统。该检测系统是在原有生产线的基础上进行扩充,充分利用生产线的现有资源,在一定程度上节约了成本。系统以PLC作为控制器,以生产线传送带作为检测传送带,以视觉处理器作为图像处理模块,分别对电池的正极、负极表面图像进行预处理、模板匹配、差减运算等图像处理环节,判断两极表面是否存在缺陷,PLC根据判定结果控制执行机构对不合格品进行剔除。 本文首先设计了扣式电池表面缺陷检测系统的总体结构,说明其工作流程,并详细阐述了其硬件系统、软件系统的选型及设计。然后以采集到的扣式电池表面图像为研究对象,分析正、负极表面的图像缺陷检测要点,根据图像的实际情况,进行图像灰度化、图像滤波、顶帽变换、图像线性拉伸、Otsu分割等图像预处理,使图像的视觉效果得到明显改善。图像采集过程中电池朝向和摆放位置是随机的,在图像缺陷检测之前进行配准定位、校正方向、位置能够大大地减小后续检测误差,本文以字符的倾斜角度作为衡量标准,设计算法并进行改进、实验比较。缺陷检测算法是检测系统的核心,根据电池表面缺陷的特征,本文以模板匹配法作为初检测算法,以图像差减法作为最终检测算法。初检测阶段能够识别表面损伤严重的产品,最终检测阶段能够检测出字符区域带微小缺陷的产品,同时保证了检测效率和检测准确度。 最后,利用设计的缺陷检测系统对某一型号扣式电池进行实验,论证该检测系统的有效性、合理性,实验过程主要是:进行视觉处理器的参数设定、相机设定、实验标定、模板制作和场景编辑。实验结果表明,该系统可以实现提出的设计要求,将其应用于工业电池生产线,将具有很好的应用价值和市场前景。