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圆盘刀豁口的机器视觉快速检测系统关键技术研究

圆盘刀豁口的机器视觉快速检测系统关键技术研究

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作者：宋明望桂林电子科技大学

学位级别：硕士

电池极片毛刺使得电池存在重大安全隐患,用于分切电池极片的圆盘刀存在豁口是导致电池极片产生毛刺的主要原因之一,故需及时检测圆盘刀是否存在豁口。现有的圆盘刀豁口检测系统去除圆盘刀刃口上的附着物效果较差,且豁口检测精度不高、... 详细信息

电池极片毛刺使得电池存在重大安全隐患,用于分切电池极片的圆盘刀存在豁口是导致电池极片产生毛刺的主要原因之一,故需及时检测圆盘刀是否存在豁口。现有的圆盘刀豁口检测系统去除圆盘刀刃口上的附着物效果较差,且豁口检测精度不高、效率低,难以满足企业的生产需求。为了解决这些问题,本文对圆盘刀豁口的机器视觉快速检测系统的关键技术进行了细致研究。本论文的主要贡献如下:(1)基于凹点匹配的圆盘刀刃口附着物去除算法。针对圆盘刀刃口附着物经常导致圆盘刀豁口检测出现无法收敛、产生误检数据或检测失败的问题,本文提出了一种去除圆盘刀刃口附着物的方法。该方法先通过最大类间方差法与形态学方法对圆盘刀刃口边缘图像进行预处理;然后,使用凸包算法计算出附着物粘连区域,并通过滑动窗口计算函数定位并匹配粘连区域凹点作为最佳分割点;最后,基于B次样条插值推理计算附着物与圆盘刀刃口间的最优分割线,从而实现附着物识别并去除。实验表明,该方法相比基于RESCAN的附着物去除模型,在IOU、SSIM、PSNR和MPA四项评价指标上,分别提高了7.87%、0.0227、2.1051d B和0.1101。(2)基于泽尼可-厄米特(Zernike-Hermite)的圆盘刀豁口检测模型。针对圆盘刀豁口检测前的刀具刃口边缘提取问题,本文提出了一种基于改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法,该方法主要引入Sobel算子进行边缘粗提取,降低了Zernike矩亚像素边缘检测计算复杂度,再计算圆盘刀刃口边缘图像综合梯度值T,以此代替原边缘提取模型的鉴定参数。针对圆盘刀豁口快速检测问题,本文提出了一种基于Hermite插值的豁口检测方法。该方法先为Hermite插值引入形状参数,以此推理包络拟合曲线簇;然后,通过PSO算法计算确认最优形状参数,定位曲线簇中的最佳圆盘刀初始边缘,有效避免包络拟合的Undershoot问题;最后,通过计算边缘间的黎曼积分差定位豁口区域并计算相关指标。实验表明,一方面本文模型提取圆盘刀刃口边缘平滑度较好,更接近亚像素级别边缘提取的精度,且平均耗时远低于经典的Zernike矩的边缘提取算法;另一方面本文模型有效避免了预推理初始边缘的Undershoot问题,在检测精度上表现更佳,可将误差率控制在1.9%以内。此外,该模型的检测速度也更为快速,相较于PRe Net模型,可缩短约40%的检测耗时。

关键词：机器视觉圆盘刀豁口检测附着物去除凹点匹配亚像素边缘检测泽尼可-厄米特检测模型

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