發(fā)布時(shí)間：2020-06-17 23:34

【摘要】：隨著鋰電行業(yè)的飛速發(fā)展,隔膜作為鋰電池核心元件,其生產(chǎn)自動(dòng)化的重要性愈發(fā)凸顯。隔膜涂布結(jié)束后會(huì)隨機(jī)性地產(chǎn)生一些細(xì)微顆粒,這些顆粒的分布規(guī)律及尺寸是隔膜電學(xué)性能的決定因素,進(jìn)而影響到整個(gè)鋰電池的生產(chǎn)質(zhì)量,然而傳統(tǒng)方法無法達(dá)到準(zhǔn)確快速測(cè)量的效果,因此,研究電池隔膜圖像檢測(cè)系統(tǒng)具有重要意義�；诂F(xiàn)有研究存在的問題,本文根據(jù)隔膜質(zhì)量與性能指標(biāo)的要求,設(shè)計(jì)了電池隔膜低對(duì)比度圖像檢測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)。完成了對(duì)圖像采集單元、運(yùn)動(dòng)控制單元、輔助單元的選型,并據(jù)此進(jìn)行了檢測(cè)系統(tǒng)的光路設(shè)計(jì)。采用相機(jī)標(biāo)定與平場(chǎng)校正方法改善了采集所得隔膜圖像的質(zhì)量。針對(duì)隔膜圖像對(duì)比度過低的問題,本文設(shè)計(jì)了中值濾波與高斯濾波復(fù)合作用的濾波算法,通過對(duì)比灰度變換與直方圖修正的圖像增強(qiáng)算法,結(jié)合時(shí)間復(fù)雜度設(shè)計(jì)了二次多項(xiàng)式灰度線性變換算法,并采用大津算法對(duì)隔膜圖像進(jìn)行了閾值分割。針對(duì)分割結(jié)果中存在的局部瑕疵,本文采用了開閉運(yùn)算。并設(shè)計(jì)了邊界跟蹤算法對(duì)分割圖像目標(biāo)輪廓進(jìn)行了提取,然后計(jì)算了顆粒圖像的粒徑、周長(zhǎng)、面積、覆蓋率等指標(biāo),并對(duì)最大粒徑的計(jì)算方法進(jìn)行了優(yōu)化。本文最后完成了系統(tǒng)安裝調(diào)試,并編寫了交互軟件,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的工程應(yīng)用。并對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),得到高精度的計(jì)算結(jié)果,表明系統(tǒng)準(zhǔn)確、高效、可靠。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TM912
【圖文】：

1 緒論1.1 課題來源湖北省科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目 基于可重構(gòu)技術(shù)的高速運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品質(zhì)量視覺檢測(cè)儀 τ項(xiàng)目編號(hào)：2014BEC056υ1.2 研究背景與意義隨著傳統(tǒng)能源的消耗，人類逐步重視新能源的利用 其中，鋰離子電池作為新能源產(chǎn)業(yè)中一種較為關(guān)鍵的產(chǎn)品，在人類生活中起著日益重要的角色[1] 如圖 1-1(a)為鋰離子電池的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，如圖 1-1(b)，隔膜用于隔離電池正負(fù)極使電池不發(fā)生短路，其多孔性為鋰離子提供流動(dòng)通路[2] 國(guó)產(chǎn)隔膜品質(zhì)不高，故長(zhǎng)期依賴進(jìn)口

數(shù) 由于一次測(cè)量面積小，人工測(cè)量參誤差和統(tǒng)計(jì)誤差，不能正確反映隔離膜式，當(dāng)要檢測(cè)的電池隔膜數(shù)量較多時(shí)，需產(chǎn)效率低等一系列問題，大大地降低了術(shù)的分支，機(jī)器視覺的本質(zhì)為機(jī)器代替人機(jī)器視覺來解決 而且，它還能提高生裝靈活度高 測(cè)量精度高 速度高的優(yōu)多個(gè)領(lǐng)域[6]，如金屬表面[7] 玻璃表面[8] 匹表面[12] 檢測(cè)應(yīng)用中，由于客觀與主觀因素的干擾清晰度低的問題，導(dǎo)致圖像質(zhì)量較低，使后的隔膜表面圖像對(duì)比度較低，需要采用

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 林嵐;;自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像檢測(cè)方法研究[J];中外企業(yè)家;2016年03期

2 林嵐;;自然圖像和計(jì)算機(jī)生成圖像檢測(cè)方法研究[J];中外企業(yè)家;2015年30期

3 王妞;康輝英;;基于圖像檢測(cè)的船舶特征分割與提取優(yōu)化算法[J];艦船科學(xué)技術(shù);2018年08期

4 張曉鈺;;基于C++的圖像檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J];電腦迷;2018年05期

5 王杰;;基于平面圖像檢測(cè)系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[J];電子設(shè)計(jì)工程;2018年16期

6 周鳳;;基于證據(jù)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙霧圖像檢測(cè)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2017年07期

7 張海偉;紀(jì)玉波;;人臉圖像檢測(cè)與正規(guī)化的研究[J];電子設(shè)計(jì)工程;2012年20期

8 蘆寧;朱睽;喻擎蒼;馮精武;;亞像素檢測(cè)方法在圖像檢測(cè)點(diǎn)提取中的應(yīng)用[J];機(jī)電工程;2011年03期

9 朱正德;周龍;;用于表面缺陷快速測(cè)量的圖像檢測(cè)系統(tǒng)(下)[J];輕型汽車技術(shù);2005年Z1期

10 蔣慶磊;聶永濤;吳慧君;;基于C++的圖像檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J];現(xiàn)代農(nóng)村科技;2017年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 鄭嶸;方志宏;夏勇;;板坯縱向裂紋的圖像檢測(cè)方法[A];中國(guó)計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2012年會(huì)暨能源計(jì)量與節(jié)能降耗經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)論文集[C];2012年

2 姜軍來;張華;;一種圖像檢測(cè)目標(biāo)點(diǎn)算法[A];2017年航空試驗(yàn)測(cè)試技術(shù)學(xué)術(shù)論文集[C];2017年

3 劉建國(guó);劉衛(wèi)東;高宏鼐;;圖像檢測(cè)在導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[A];2016’中國(guó)西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2016年

4 劉木華;藥林桃;段武茂;;臍橙表面農(nóng)藥殘留的激光圖像檢測(cè)方法研究[A];2007年中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2007年

5 馬增強(qiáng);柳曉云;劉政;;基于精簡(jiǎn)粒子群優(yōu)化和Hough變換的車輪圖像檢測(cè)[A];2015年無人機(jī)系統(tǒng)與任務(wù)載荷技術(shù)及應(yīng)用研討會(huì)摘要集[C];2015年

6 劉威;何波;張剛;張翠榮;張曄;;紅外弱小目標(biāo)圖像檢測(cè)預(yù)處理方法對(duì)比研究[A];2008中國(guó)儀器儀表與測(cè)控技術(shù)進(jìn)展大會(huì)論文集（Ⅰ）[C];2008年

7 辛子英;羅森林;;基于二次分類敏感圖像檢測(cè)方法[A];全國(guó)網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)研討會(huì)'2005論文集（下冊(cè)）[C];2005年

8 栗勇軍;張華;;一種目標(biāo)遮擋防干擾圖像檢測(cè)算法[A];2107年航空智能裝備學(xué)術(shù)論文集[C];2017年

9 顏建強(qiáng);高新波;田春娜;李英;李亮;;多媒體信息服務(wù)中色情圖像檢測(cè)算法[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

10 孫明;孫紅;;智能交通系統(tǒng)中車輛的圖像檢測(cè)方法研究[A];農(nóng)業(yè)工程科技創(chuàng)新與建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)——2005年中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集第三分冊(cè)[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 記者 姜靖;“聯(lián)網(wǎng)”汽車未來五年將紛紛“上路”[N];科技日?qǐng)?bào);2016年

2 ;印花中的錯(cuò)花跑花問題有望解決[N];中國(guó)紡織報(bào);2005年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉思遠(yuǎn);基于高維視覺特征模型的目標(biāo)圖像檢測(cè)與圖像分割技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2006年

2 劉陽;自然環(huán)境下目標(biāo)物的高速圖像檢測(cè)算法研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

3 許慶勇;基于深度學(xué)習(xí)理論的紋身圖像檢測(cè)研究[D];南昌大學(xué);2017年

4 蔡波;橋梁形變的圖像檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國(guó)工程物理研究院;2016年

5 盛遵冰;機(jī)器視覺圖像檢測(cè)與定位系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

6 王宇石;基于圖像內(nèi)容的成人圖像檢測(cè)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

7 吳彰良;油封表面缺陷自動(dòng)在線圖像檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];天津大學(xué);2013年

8 容典;臍橙表面缺陷的機(jī)器視覺快速檢測(cè)研究及嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2017年

9 陳躍;帶鋼表面缺陷圖像檢測(cè)理論及識(shí)別算法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2014年

10 喬鬧生;PCB自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)的圖像檢測(cè)與處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王長(zhǎng)成;電池隔膜低對(duì)比度圖像檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2019年

2 韓超慧;基于深度遷移學(xué)習(xí)的煙霧圖像檢測(cè)[D];武漢紡織大學(xué);2019年

3 馮冬青;基于深度學(xué)習(xí)的船只光學(xué)遙感圖像檢測(cè)和分割[D];電子科技大學(xué);2019年

4 趙富貴;移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)安卓手機(jī)端實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];長(zhǎng)安大學(xué);2018年

5 楊澤;偽造數(shù)字圖像檢測(cè)算法研究[D];云南師范大學(xué);2018年

6 鄒康;基于原位圖像檢測(cè)結(jié)晶過程中針狀晶體尺寸和粘連的方法[D];大連理工大學(xué);2018年

7 武曉宇;管道內(nèi)壁圖像檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];天津大學(xué);2018年

8 張峰;機(jī)車故障軌邊圖像檢測(cè)系統(tǒng)（TLDS）的設(shè)計(jì)[D];北京工業(yè)大學(xué);2018年

9 陳依依;基于AlexNet與水平集的細(xì)胞圖像檢測(cè)與分割方法研究[D];北京郵電大學(xué);2018年

10 王智慧;商品圖像檢測(cè)方法的研究[D];北京郵電大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2718329