[發(fā)明專利]一種電池尾端脫皮檢測方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310267646.1
• 申請(qǐng)日: 2013-06-28
• 公開（公告）號(hào): CN103345750A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱柯潤;田丹;楊翰程;胡文華;李坤艷;羅凈
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寧波成電泰克電子信息技術(shù)發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 寧波奧圣專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33226
• 代理人: 邱積權(quán)

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種電池的檢測方法，尤其是涉及一種電池尾端脫皮檢測方法。

背景技術(shù)

機(jī)器視覺領(lǐng)域是一個(gè)近年來新興的領(lǐng)域，但是其應(yīng)用已經(jīng)擴(kuò)散到各行各業(yè)，且特別迎合當(dāng)今生產(chǎn)自動(dòng)化大趨勢。由于機(jī)器代替人工具有不可替代的優(yōu)點(diǎn)，如：速度快，精度高，連續(xù)工作時(shí)間長，并且能工作在一些人無法忍受的環(huán)境中。機(jī)器視覺在生產(chǎn)自動(dòng)化領(lǐng)域里最廣泛應(yīng)用之一便是線上檢測，用攝像頭代替人眼，電腦代替人腦，進(jìn)行各種檢測，目前已經(jīng)有應(yīng)用的領(lǐng)域包括醫(yī)藥行業(yè)的膠囊表面?zhèn)蹤z測，酒瓶制作行業(yè)中的傷痕檢測，電池生產(chǎn)中對(duì)電池尾端傷痕的檢測等等。在電池生產(chǎn)領(lǐng)域中，目前對(duì)于電池底蓋的傷痕檢測方法大多是人眼檢測，首先重復(fù)勞動(dòng)耗費(fèi)大量人力物力，其次效率和精度受較大影響，機(jī)器視覺在電池生產(chǎn)線上檢測的應(yīng)用將有助于減少資源耗費(fèi)和提高生產(chǎn)效率。在對(duì)電池尾端的檢測過程中，有一種傷痕叫脫皮，其典型構(gòu)造是電池尾端外圈的鐵皮存在微小的磨損或者脫落，因?yàn)榉浅＜?xì)微，在電池尾端圖片拍出過后難于檢測，這會(huì)影響檢測系統(tǒng)的精度和后續(xù)的傷痕種類判斷。因此需要研制一種能夠快速判斷是否具有脫皮傷痕的電池的方法。其中，如何突出脫皮傷痕和提取有用信息幫助判斷是難點(diǎn)所在。目前在線檢測領(lǐng)域中，對(duì)于脫皮這類微小傷痕的判定，是對(duì)圖片進(jìn)行頻譜分析，分析傷痕樣品的特定頻譜，得出結(jié)果的方法。頻譜分析方法存在弊端：會(huì)因?yàn)樾酆驮肼?此處“噪聲”意為因?yàn)榕臄z硬件的原因而在圖片上產(chǎn)生的一些干擾因素)無法很好的區(qū)分而使判別精密度不夠

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種簡便快捷、判斷精確的電池尾端脫皮檢測方法

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：一種電池尾端脫皮檢測方法，其特征在于包括具體步驟如下：

S1：相關(guān)參數(shù)：

待處理圖片I像素為M×N；圖片中像素灰度值為0到255；定義：面積為圖片中一個(gè)同灰度值區(qū)域包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，面積閾值為x；連通區(qū)域S為圖片中一片區(qū)域的像素灰度值均為255，且該片區(qū)域鄰接的所有像素點(diǎn)均為0；半徑為圖片中n個(gè)處于一條直線上連續(xù)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之和；結(jié)構(gòu)元素為對(duì)圖片進(jìn)行閉操作的一個(gè)特定形狀的像素集；

S2：利用最大類間方差法對(duì)I進(jìn)行二值化得到二值圖片I₁，遍歷I₁所有連通區(qū)域，將面積小于x以下的255像素區(qū)域全部置0，得到圖片I₂；

S3：用半徑為5的圓形結(jié)構(gòu)元素R對(duì)I₂中所有連通區(qū)域進(jìn)行閉操作后，得到二值圖片I₃，統(tǒng)計(jì)I₃中連通區(qū)域的數(shù)目K，若K大于10，則判定圖片所表現(xiàn)出的幾何特征為尾端脫皮，否則判定為非脫皮。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是將原圖片進(jìn)行二值化得到I₁，I₁中包含的一些噪聲在二值化的過程中會(huì)被置255，通過將小面積連通區(qū)域去掉處理，可去除大部分噪點(diǎn)；進(jìn)行閉操作時(shí)，R的半徑取值能夠保證既定精度；統(tǒng)計(jì)I₃中連通區(qū)域個(gè)數(shù)的時(shí)候，K值越大，則說明原圖片明顯斷點(diǎn)越多。在能夠判定電池尾端脫皮的前提下，不采用復(fù)雜的頻譜分析，而采用形態(tài)學(xué)方法來消除噪點(diǎn)，達(dá)到判別傷痕的目的，大大減少了運(yùn)算量，提高了效率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例的對(duì)電池尾端脫皮圖片檢測過程的邏輯結(jié)構(gòu)框圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。

實(shí)施例一：一種電池尾端脫皮檢測方法，具體包括如下具體步驟：

S1：相關(guān)參數(shù)：

待處理圖片I的像素為912×912；圖片中像素灰度值為0到255；定義：面積為圖片中一個(gè)同灰度值區(qū)域包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)；連通區(qū)域S為圖片中一片區(qū)域的像素灰度值均為255，且該片區(qū)域鄰接的所有像素點(diǎn)均為0；半徑為圖片中5個(gè)處于一條直線上連續(xù)的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之和；結(jié)構(gòu)元素為對(duì)圖片進(jìn)行閉操作的一個(gè)特定形狀的像素集；面積閾值為30；

S2：利用最大類間方差法對(duì)I進(jìn)行二值化得到二值圖片I₁，遍歷I₁所有連通區(qū)域，將面積小于30以下的255像素區(qū)域全部置0，得到圖片I₂；

S3：用半徑為5的圓形結(jié)構(gòu)元素R對(duì)I₂中所有連通區(qū)域進(jìn)行閉操作后，得到二值圖I₃，統(tǒng)計(jì)I₃中連通區(qū)域的數(shù)目K，K=19，則判定電池為尾端脫皮。

實(shí)施例二：一種電池尾端脫皮檢測方法，具體包括如下具體步驟：