【摘 要】
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针对锂电池极片表面出现的一些微小对比度低的缺陷，提出了一种基于改进的多尺度小波变换的锂电池极片缺陷检测方法。首先使用自适应的伽玛校正，解决锂电图像光照不均的问题，增强图像的对比度；其次对图像进行小波分解，得到图像的高频分量与低频分量；然后利用模极大值算法处理高频分量，得到高频分量的边缘信息，利用多结构多尺度的数学形态学算法处理低频分量，得到低频分量的边缘信息；再通过叠加运算融合低频和高频的边缘信息
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院精密电子制造装备教育部工程研究中心广东省高端芯片智能封测装备工程实验室
【基金项目】
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国家重大科技专项02专项资助项目（2014ZX02503）；
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针对锂电池极片表面出现的一些微小对比度低的缺陷，提出了一种基于改进的多尺度小波变换的锂电池极片缺陷检测方法。首先使用自适应的伽玛校正，解决锂电图像光照不均的问题，增强图像的对比度；其次对图像进行小波分解，得到图像的高频分量与低频分量；然后利用模极大值算法处理高频分量，得到高频分量的边缘信息，利用多结构多尺度的数学形态学算法处理低频分量，得到低频分量的边缘信息；再通过叠加运算融合低频和高频的边缘信息，得到原始图像的边缘信息；最后提取缺陷轮廓，并将其标记分类。实验结果表明，该算法可以更好地保护缺陷的边缘细节，完整精确地提取缺陷轮廓，具有一定的抗噪性，可有效地检测出锂电池极片表面上的缺陷。其检测准确率可达98.2%，每张图片耗时也更少，为20.2ms。
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