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针对锂电池生产过程中气胀检测依赖于作业人员感觉和经验判断，主观性强且效率低的情况，提出一种基于机器视觉的气胀锂电池在线检测方法。特定角度和强度光源照射下，气胀电池与合格电池呈现不同的反射光斑分布。基于此特点，提取电池图像反射光斑区域特征作为分类器的输入。为满足在线检测系统实时性要求高的特点，提出粗糙集属性约简与C-SVM相结合的方法建立分类模型。首先基于属性重要度的粗糙集属性约简方法优选样本特征集，然后采用K折交叉验证和网格搜索法对C-SVM进行参数寻优，建立分类模型。实验结果表明，属性约简的锂电池检测方