【摘 要】
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电池是新能源汽车的重要组成部分,电池的质量影响着其的性能。电池的生产过程中需要进行焊接,可能出现焊接缺陷,影响电池的性能和安全,因此对电池模组进行焊接缺陷检测是十分重要的。由于电池模组中存在多个焊接区域,在实际生产过程中难以快速、准确地检测缺陷。本文基于机器视觉技术开展电池模组焊接缺陷检测方法的研究,并开发相应的检测软件,满足企业的要求。主要的研究内容如下:（1）图像预处理算法研究。这一步是进行其
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电池是新能源汽车的重要组成部分,电池的质量影响着其的性能。电池的生产过程中需要进行焊接,可能出现焊接缺陷,影响电池的性能和安全,因此对电池模组进行焊接缺陷检测是十分重要的。由于电池模组中存在多个焊接区域,在实际生产过程中难以快速、准确地检测缺陷。本文基于机器视觉技术开展电池模组焊接缺陷检测方法的研究,并开发相应的检测软件,满足企业的要求。主要的研究内容如下:（1）图像预处理算法研究。这一步是进行其他图像处理步骤前的简单准备。其中各个预处理步骤中通过对比不同的算法,选择合适的一个。为了降噪,先是进行均值漂移滤波,接着为了突出部分信息,选择伽玛变换进行图像增强,最后选择大津算法进行二值化,实现简单的图像分割。（2）图像配准算法研究。为了保证数据是在同一图像坐标系下获得的,在缺陷检测前需要进行图像配准。主要包括特征点提取、图像匹配、图像变换。其中图像匹配是最重要的一步,为了提高随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）匹配算法的匹配速度和匹配准确率,本文结合金字塔光流法来优化RANSAC算法;（3）缺陷检测。先是拟合焊接区域,再进行缺陷检测。其中拟合焊接区域时先是进行形态学运算和边缘检测,接着结合DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法和梯度下降法进行拟合焊接区域,并根据二值图像特点对DBSCAN算法进行优化。对于缺陷检测,针对不同的缺陷使用不同的检测方法,有几何判断法和双向扫描法。其中几何判断法是根据拟合结果进行判断,而双向扫描法则是将圆形区域在圆周方向和径向划分区域,并分析每个区域的灰度值分布情况。（4）开发电池模组缺陷检测系统,并完成相应的软件测试,结果表明该系统在准确率和速度均达到企业要求。
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