车载极板开裂孔洞针眼检测算法

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1、车载极板开裂孔洞针眼检测算法　　当前普遍使用的燃油发动机汽车存在种种弊病，不仅燃油利用率低，而且排放废气污染环境。20世纪90年代以来，世界各国对改善环境的呼声日益高涨，各种各样的电动汽车脱颖而出。虽然人们普遍认为未来是电动汽车的天下，但是电池技术问题阻碍了电动汽车的应用。由于电池的能量密度与汽油相比差上百倍，远未达到人们所要求的数值。现实迫使工程师们想出了一个两全其美的办法，开发一种混合动力装置（Hybrid-ElectricVehicle，英文缩写为HEV）的汽车。所谓混合动力装置就是将电动机与辅助动力单元组合在一辆汽车

2、上做驱动力，辅助动力单元实际上是一台小型燃料发动机或动力发电机组。但作为HEV能量包主要组成部分的正极大板在生产过程中存在将近30种缺陷。最常见的如极片开裂、孔洞、针眼，这些缺陷若未及时发现，应用于能量包后，会使能量包寿命大大降低。基于此，便有了此篇算法研究。　　【关键词】缺陷定义成像系统缺陷特征描述精度与提取OpenCV算法库GPU算法库　　1极板开裂相关算法研究　　设计采用500W黑白相机，分辨率2448×2048，视场FOV=185×155mm，单个像素精度为0.08mm。　　开裂定义为：在无地部出现了泡沫镍裂开的现象

3、。　　1.1开裂检测流程　　原图像->无地部区域提取->横向线性中值滤波->阈值分割->特征提取->开裂缺陷检测　　1.2算法步骤　　1.2.1无地部区域提取　　由于开裂缺陷只存在于无地部区域，因此首先提取无地部区域作为ROI对其进行缺陷检测。　　1.2.2中值滤波　　开裂在图像中表现形式为一细长横向亮区域，而在无地部区域存在很多不连续的细小亮点，采用横向线性中值滤波来增大两者之间的差异性，使裂缝的细、亮、横、长等特征更为明显。　　1.2.3阈值分割　　经过滤波之后的图像中，开裂缺陷较正常区域的差异已较为明显，采用硬阈值分割

4、即可提取裂缝区域。　　1.2.4特征提取　　提取分割区域的最小外接矩形长、宽，面积等特征。　　1.2.5缺陷检测　　利用上述特征与阈值比较判定是否存在开裂缺陷。　　1.3检测结果分析　　在尺寸测量时，图像中极板的上下边界附近存在许多明暗交替的小区域，直接提取轮廓边缘会存在很多干扰，不易准确提取，因此可以先提取整个极片区域再计算其对应边界之间的距离。开裂为无地部边缘附近存在横向亮条区域。　　2极板孔洞相关算法研究　　设计采用500W黑白相机，分辨率2448×2048，视场FOV=185×155mm，单个像素精度为0.08mm。

5、　　正常极板为167.8±0.6×148.3±0.8mm。　　孔洞定义为：极板上有小孔，孔径在3mm以上，即37个像素以上为不良品。　　2.1孔洞检测流程　　原图像->阈值分割->提取涂布区域->阈值TH1分割->区域结合->计算分割区域面积->小于TH->无空洞->提取无地部区域->阈值TH2分割->区域结合->比较阈值TH->大于Th->有空洞　　2.2算法步骤　　2.2.1阈值分割　　首先对原图像采用硬阈值分割。　　2.2.2区域提取　　因为涂层区域和无地部区域的图像表现形式不一样，所以对于这两个区域要分别采用不同的方

6、法对其进行孔洞检测。根据面积和形状特征分别提取出这两种不同的区域。　　2.2.3特征检测　　对于涂层区域直接采用阈值分割根据面积特征来检测孔洞；对于无地部区域采用阈值分割，再进行形态学处理，然后根据面积，形状因子等特征来检测孔洞。　　2.3检测结果分析　　在尺寸测量时，图像中极板的上下边界附近存在许多明暗交替的小区域，直接提取轮廓边缘会存在很多干扰，不易准确提取，因此可以先提取整个极片区域再计算其对应边界之间的距离。孔洞在图像中的表现为极片上存在较亮的小区域。　　3极板针眼相关算法研究　　设计采用500W黑白相机，分辨率24

7、48×2048，视场FOV=185×155mm，单个像素精度为0.08mm。　　针眼线定义为：焊头焊接时焊到充填部位，炸火产生小的孔洞。　　3.1针眼检测流程　　原图像->划定ROI->阈值分割->特征提取->针眼线缺陷检测　　3.2算法步骤　　3.2.1ROI选定　　针眼?缺陷只存在上、下无地部两个区域，因此选定这两个固定区域为ROI。　　3.2.2阈值分割　　选取TH=255分割ROI。　　3.2.3特征提取　　提取面积、凸度特征。　　3.2.4缺陷检测　　利用上述特征与阈值进行比较来检测是否存在缺陷。　　3.3检测结果

8、　　在尺寸测量时，图像中极板的上下边界附近存在许多明暗交替的小区域，直接提取轮廓边缘会存在很多干扰，不易准确提取，因此可以先提取整个极片区域再计算其对应边界之间的距离。针眼线为无地部边缘附近存在多个孔洞。　　4结束语　　计算机视觉研究的目标是对人类视觉感知功能进行模拟，以便使得计算机具有与