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基于机器视觉的锂电池极耳焊接缺陷检测技术研究与分析
引用本文:高堂盼.基于机器视觉的锂电池极耳焊接缺陷检测技术研究与分析[J].机电工程技术,2021,50(7):187-190.
作者姓名:高堂盼
作者单位:广东利元亨智能装备股份有限公司,广东惠州 516000
摘    要:针对锂电池极耳在焊接工艺中所产生的极耳翻折、焊点不足以及焊破等缺陷问题,提出机器视觉对极耳的焊接缺陷进行识别与检测.首先,利用球积分光源以及同轴光所组成的组合式光源对焊后的极耳进行均匀化图像采集,并提取相应的ROI;然后,采用中值滤波的方法对ROI进行平滑去噪,并使用分段线性灰度增强的方法对图像进行预处理,再利用最大类间方差法(OSTU)对ROI进行图像分割以及特征提取,有效地对极耳焊接缺陷进行了识别与检测;最后,对极耳焊接缺陷检测系统的检测效果进行了分析,检出率为98.77%,验证了视觉检测方法的可行性与合理性.

关 键 词:机器视觉  中值滤波  预处理  图像分割

Research and Analysis of Welding Defect Detection Technology for Lithium Battery Lug Based on Machine Vision
Gao Tangpan.Research and Analysis of Welding Defect Detection Technology for Lithium Battery Lug Based on Machine Vision[J].Mechanical & Electrical Engineering Technology,2021,50(7):187-190.
Authors:Gao Tangpan
Abstract:
Keywords:
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