隨著石油能源的不斷消耗以及環(huán)境污染的不斷加重,電動汽車產(chǎn)業(yè)受到各國政府的大力支持,正處于一個快速發(fā)展的階段。無線充電發(fā)射線圈作為電動汽車充電能源供應的載體,是無線充電技術(shù)的關(guān)鍵部分。由于其工作環(huán)境一般為戶外,其表面隨時可能出現(xiàn)如硬幣、易拉罐、落葉等各種異物,這將嚴重降低發(fā)射線圈在工作時的工作效率,并帶來安全事故。所以迫切需要一套自動化的異物檢測設備,以實現(xiàn)發(fā)射線圈表面的異物識別,保障充電過程中的充電效率以及充電安全,促進電動汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為實現(xiàn)發(fā)射線圈表面異物的自動化檢測與識別,根據(jù)異物檢測任務的特點確定利用基于機器視覺的檢測方法,監(jiān)控發(fā)射線圈表面圖像;以及基于電磁感應的方法,探測磁場分布狀況的方式,分析發(fā)射線圈圖像特征、異物信息提取方法以及平衡線圈差分原理,為異物檢測奠定理論基礎,并按照實際應用需求設計硬件方案。為實現(xiàn)異物特征的提取,通過圖像濾波灰度化預處理、待檢測區(qū)域顏色追蹤定位法、以及基于Canny的邊緣檢測,利用背景做差技術(shù),分離前景與背景,并通過圖像矩原理,獲得異物的幾何信息,為之后的異物識別分類提供信息。為識別進入的異物,建立機器學習模型,通過將采集到的異物圖片標簽化,送...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

本文編號：3882412