基于機(jī)器視覺的鋰電池極片缺陷檢測研究
發(fā)布時間:2017-07-08 16:24
本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)器視覺的鋰電池極片缺陷檢測研究
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【摘要】:鋰電池是目前世界上應(yīng)用最為廣泛的動力電源,其中鋰電池極片是構(gòu)成鋰電池的重要組成部分。鋰電池極片的缺陷會嚴(yán)重影響鋰電池的質(zhì)量,甚至產(chǎn)生安全隱患。把機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用在鋰電池極片的缺陷檢測中,取代傳統(tǒng)的依靠人工進(jìn)行檢測的方法,可以高效率、低成本地完成鋰電池極片的缺陷檢測,從而提高成品合格率,達(dá)到提高鋰電池質(zhì)量和安全性的效果。因此開展基于機(jī)器視覺的鋰電池極片缺陷檢測研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本文針對基于機(jī)器視覺的鋰電池極片缺陷檢測開展工作。鋰電池極片缺陷主要包括極耳缺陷、邊緣缺陷和極網(wǎng)缺陷,其中極網(wǎng)缺陷主要包括劃痕異物缺陷和氣泡缺陷。針對缺陷檢測設(shè)計了總體方案,并詳細(xì)討論了各種重要缺陷的具體檢測方法。主要包括以下內(nèi)容:首先,研究了采用圖像處理檢測極片缺陷的方法,分別針對極片的極耳缺陷、邊緣缺陷和極網(wǎng)缺陷設(shè)計了不同的檢測處理方法。對極耳的缺陷通過圖像預(yù)處理,并依次使用中值濾波器和Sobel算子等圖像處理方法進(jìn)行檢測,可以有效檢測出極耳破損、褶皺和缺失等缺陷。對邊緣缺陷和極網(wǎng)缺陷,在圖像預(yù)處理后,運用中值濾波和高斯濾波處理,并將得到的圖像做差,從而提取出圖像中的缺陷信息。實驗結(jié)果表明該方法可以有效實現(xiàn)對邊緣缺陷和極網(wǎng)缺陷的檢測。其次,研究了對極網(wǎng)氣泡進(jìn)行三維重建,獲取深度信息進(jìn)行極網(wǎng)氣泡檢測的方法。利用激光三角測量法,通過獲取激光照射在物體表面得到的輪廓信息,對被測物體進(jìn)行三維重建,從而得到高度信息,最后結(jié)合邊緣提取方法將氣泡的深度信息提取出來。分別對規(guī)則立方體樣塊和極網(wǎng)氣泡進(jìn)行三維重建,得到了樣塊和氣泡的三維對象模型,對其三維重建的結(jié)果和測量誤差進(jìn)行了實驗分析。結(jié)果表明,該方法可以有效獲得極網(wǎng)氣泡的深度信息,并且能夠滿足檢測的精度要求。最后,對極網(wǎng)氣泡缺陷分類方法進(jìn)行了研究。極網(wǎng)中有氣泡缺陷圖像和無缺陷圖像構(gòu)成訓(xùn)練樣本集和測試樣本集,利用支持Tucker機(jī)對訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),并對測試樣本進(jìn)行測試,得到支持Tucker機(jī)的分類結(jié)果。同時,將實驗得到的分類結(jié)果與支持向量機(jī)等分類方法的結(jié)果進(jìn)行了對比,結(jié)果表明本文采用的支持Tucker機(jī)方法具有更高的分類準(zhǔn)確度和更優(yōu)的ROC曲線性能。
【關(guān)鍵詞】:機(jī)器視覺 缺陷檢測 鋰電池極片 支持Tucker機(jī)
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TM912;TP391.41
【目錄】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-9
- 第1章 緒論9-20
- 1.1 課題背景及研究意義9-10
- 1.2 缺陷檢測的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
- 1.3 基于機(jī)器視覺的缺陷檢測方法13-18
- 1.3.1 缺陷檢測的圖像處理13-14
- 1.3.2 三維重建方法介紹14-17
- 1.3.3 缺陷分類方法介紹17-18
- 1.4 本課題主要研究內(nèi)容18-20
- 第2章 基于機(jī)器視覺的極片缺陷檢測的總體設(shè)計20-29
- 2.1 鋰電池極片缺陷檢測的需求分析20-23
- 2.1.1 鋰電池極片缺陷介紹20-22
- 2.1.2 鋰電池極片缺陷檢測要求22-23
- 2.2 極片缺陷檢測系統(tǒng)的設(shè)計方案23-28
- 2.2.1 缺陷檢測系統(tǒng)的總體設(shè)計23-25
- 2.2.2 軟件系統(tǒng)的總體設(shè)計25-28
- 2.3 本章小結(jié)28-29
- 第3章 基于數(shù)字圖像處理的極片缺陷檢測29-37
- 3.1 極耳缺陷的檢測29-33
- 3.1.1 極耳缺陷的檢測方法與實現(xiàn)29-32
- 3.1.2 極耳缺陷的檢測結(jié)果32-33
- 3.2 邊緣和極網(wǎng)缺陷的檢測33-36
- 3.2.1 邊緣和極網(wǎng)缺陷的檢測方法與實現(xiàn)33-35
- 3.2.2 邊緣和極網(wǎng)缺陷的檢測結(jié)果35-36
- 3.3 本章小結(jié)36-37
- 第4章 基于激光三角測量的極網(wǎng)氣泡三維重建37-52
- 4.1 引言37
- 4.2 激光三角測量的原理37-41
- 4.3 激光三角測量的步驟41-45
- 4.3.1 設(shè)備的安裝41-42
- 4.3.2 裝置的標(biāo)定42-45
- 4.3.3 三維重建及測量45
- 4.3.4 深度信息的提取45
- 4.4 三維重建的結(jié)果及分析45-50
- 4.4.1 對立方體的三維重建結(jié)果及分析45-48
- 4.4.2 對極網(wǎng)氣泡的三維重建結(jié)果及分析48-50
- 4.5 本章小結(jié)50-52
- 第5章 基于支持Tucker機(jī)的極網(wǎng)氣泡缺陷分類52-68
- 5.1 引言52
- 5.2 支持Tucker機(jī)的原理52-55
- 5.3 基于支持Tucker機(jī)的極網(wǎng)氣泡缺陷分類步驟55-56
- 5.4 極網(wǎng)氣泡缺陷分類的實驗結(jié)果及分析56-67
- 5.4.1 ROC曲線56-59
- 5.4.2 支持向量機(jī)與主成分分析59-60
- 5.4.3 實驗結(jié)果與分析60-67
- 5.5 本章小結(jié)67-68
- 結(jié)論68-69
- 參考文獻(xiàn)69-76
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果76-78
- 致謝78
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:535366
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