软包锂电池因其性能优越,市场占有率正快速增长,但其外壳采用铝塑膜,质地很软,很容易受到损伤,严重的甚至会引发火灾,因此在其生产过程中对表面缺陷进行检测并筛选出不良品成为必不可少的一步。目前市面上还没有软包锂电池表面缺陷自动检测设备,因此企业大多依赖人工检测,而人工检测效率和准确率较低、检测结果受主观因素影响很大、无法较长时间持续进行检测。福州市某软包锂电池生产企业提出表面缺陷自动检测需求,并与学校达成新能源动力锂电池模组自动测试设备研发合作项目。本文以该项目为依托,基于机器视觉技术设计了一套软包锂电池表面缺陷自动检测系统。论文完成的主要工作如下:(1)根据软包锂电池尺寸较大、外表面反光强烈、要实现软包锂电池两个表面的缺陷检测等因素,首先确定了检测方案;然后选择合适的硬件,设计并搭建了主要由图像采集装置和软包锂电池翻转机构组成的实验硬件系统。(2)针对软包锂电池表面常见的划痕、针孔、凹陷以及凸起四种缺陷难以同时分割的问题,研究了全局阈值法、自适应阈值法、Canny算子检测法以及Close＿Edges算子检测法四种典型缺陷分割算法的分割效果,但这四种分割算法的分割效果均不理想,本文结合Canny算子和Close＿Edges算子互补的特点,提出了一种改进的Close＿Edges算子检测法,该方法能够有效分割出软包锂电池表面常见的上述四种缺陷。(3)针对凹陷和凸起难以区分的问题,提出了一种基于灰度图像一阶导数的新的辨别方法,并结合缺陷的长宽比和面积,成功对软包锂电池表面常见的划痕、针孔、凹陷以及凸起四种缺陷进行分类。(4)以Visual C++6.0为开发平台,设计了一套软包锂电池表面缺陷检测软件系统,该系统界面简洁、易操作、能够直观地显示出软包锂电池表面缺陷的检测结果,此外还具有报警、历史数据查询等功能。课题所做工作能够有效检测出软包锂电池表面常见的划痕、针孔、凹陷以及凸起四种缺陷,缺陷的检出率达到95.29%,为软包锂电池表面缺陷检测提供了一种更准确高效的检测方法。