[發明專利]一種鋰電池圖像的混合權重多光譜融合方法

有效

• 申請號: 202010333856.6
• 申請日: 2020-04-24
• 公開（公告）號: CN111539936B
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 陳海永;唐毅強;劉衛朋;張建華;楊佳博;乞雨寧
• 申請（專利權）人: 河北工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/20;G06T5/50;G01N21/88
• 代理公司: 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210
• 代理人: 付長杰

本發明提出一種鋰電池圖像的混合權重多光譜融合方法。首先分析多種缺陷信息光譜的差異，采集一組特定波長的多光譜圖像，選取最優的五個融合波段以及最優的融合空間。然后，根據多光譜缺陷圖像最優融合空間三通道的表征形式的不同，對每個通道進行單獨處理，突出缺陷特征的同時并抑制復雜背景。結果表明，本發明方法的融合結果具有更平滑的背景和更突出的多類型特征，抑制了復雜的背景的同時，增強了缺陷部分，符合人類視覺系統對于缺陷區域的辨識，具有較好的性能，能減小鋰電池片表面復雜紋理對于缺陷檢測的干擾，獲取清晰的多類型表面缺陷圖像。

技術領域

本發明屬于圖像融合領域，具體涉及一種鋰電池圖像的混合權重多光譜融合方法。

背景技術

鋰電池是一類以鋰金屬或鋰合金為負極材料，使用非水電解質溶液的電池。鋰電池大致可分為兩類：鋰金屬電池和鋰離子電池，鋰離子電池是不含金屬態的鋰，并且可以充電的。目前在人們實際日常生活中大范圍使用的都是鋰離子電池，通常人們俗稱其為鋰電池。

由于在工廠生產中可能受到來自材料、機器設備及人工誤操作等原因的影響，致使鋰電池表面產生不同程度的損壞，產生劃痕、縮孔等缺陷。缺陷信息特征與鋰電池本身復雜的背景特征高度相似，增加了檢測難度。鋰電池的質量把控，已經成為了亟需解決的問題。

鋰電池圖像缺陷種類較多，單一條件下無法將所有缺陷都清晰的呈現出來，后續檢測難度較大，Anwar等人(Anwar?S?A,Abdullah?M?Z.Micro-crack?detection?ofmulticrystalline?solar?cells?featuring?an?improved?anisotropic?diffusionfilter?and?image?segmentation?technique[J].Eurasip?Journal?on?ImageVideoProcessing,2014,2014(1):1-17)提出了基于缺陷梯度特征的檢測方法，但容易受到復雜背景的干擾。趙鵬等人(趙鵬,王霓虹,浦昭邦.基于形態小波分解金字塔的圖像融合[J].光電子·激光,2008,19(6):814-817.)利用形態小波分解金字塔的方法，將小波分解與圖像對比度金字塔結合進行圖像融合，但是融合后的圖像無法抑制局部噪聲的產生。

因此，能有效地改善和解決當前方法帶來的困難成為專業人士熱門研究的工作。在這樣的情況下，開發一種鋰電池圖像的混合權重多光譜融合算法，減弱復雜背景的影響，抑制噪聲，增強缺陷特征，提升缺陷部分和非缺陷部分的對比度，最大程度上降低后續檢測與分類的難度，具有較高的實用價值。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明擬解決的技術問題是，提供一種鋰電池圖像的混合權重多光譜融合方法。該方法采用多光譜成像的方式，利用缺陷類型的光譜范圍差異，得到波長固定的多光譜圖像，通過圖像混合權重融合的方法，減弱了復雜背景的影響，增強了缺陷特征，最大程度上降低了檢測難度。

本發明解決所述技術問題所采用的技術方案是：

一種鋰電池圖像的混合權重多光譜融合方法，該方法包括以下步驟：

第一步：多光譜鋰電池圖像獲取：

分別在380nm-505nm波段、530nm-630nm波段、655nm-780nm波段下獲取同一個鋰電池的圖像，形成多光譜RGB電池源圖像，每個波段中至少獲取一張對應波長的鋰電池的圖像；

第二步：RGB轉換HSV：

將第一步中選擇好的不同波段的多光譜RGB電池源圖像從RGB空間轉化到HSV空間，然后分別對H、S、V三通道圖像單獨處理；

RGB到HSV的轉換關系為：

其中，X、Y、Z為色度坐標，R、G、B即是代表紅、綠、藍三個通道的顏色；

第三步：融合S通道圖像：