锂电池防爆片在线检测算法与应用
发布时间:2021-01-15 22:58
锂电池防爆片是电池两极的核心部件,不仅起到导电电极的作用,而且具有电池封闭功能和安全阀门的作用,其不规范的组装方式直接影响电池的使用寿命以及对使用者的人身安全造成隐患。目前生产线上都是人工检测防爆片的正反面并进行组装,检测效率低是制约该行业生产效率的一个关键性因素。为了提高生产效率,对防爆片正反面进行自动化智能检测成为生产厂家十分关注的焦点。近年来迅速发展的机器视觉技术越来越广泛地用于产品检测以提高检测速度。以某电池生产厂家直径为17mm的圆形铝制防爆片为检测对象,根据客户提出的检测要求,研发出一种基于机器视觉的防爆片正反面在线检测系统。系统硬件由CMOS千兆网口相机、FL-BC3518-9M镜头、环形圆顶蓝色LED、光纤传感器、电磁阀和计算机等组成。在线检测算法通过霍夫梯度法进行目标定位,根据检测对象的圆形特点,将提取特定距离的圆环并获取该区域的灰度值特征,通过K均值聚类的方法确定正反面判定阈值,以达到对防爆片进行正反面检测的目的。该在线检测设备已应用在某电池生产厂家,设备运行状态良好。相比传统的人工检测方式,该在线检测系统可大大提高检测速度,减少检测误差,提高生产效率,降低劳动成本...
【文章来源】:南昌工程学院江西省
【文章页数】:53 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
系统结构框图
图2.1系统结构框图该系统在window平台上,基于Visual Studio 2017开发工具,结合OpenCV库,对获取的图像进行预处理(图像增强、滤波)。通过霍夫梯度法和K均值聚类算法,以实现、目标定位、特征区域((圆环)提取、阈值分割、分类判断等操作,系统可根据定位参数和分类阈值的设定,从而判断防爆片的正反面,实现检测目的。
大部分的视觉检测系统都具有类似的硬件部分,包括光源、摄像机、镜头和工控机[20],系统的硬件结构安装如下图所示。此外,为了满足在线检测的实时性,用光纤传感器连接相机和震动盘,保持产品流速与检测速度同步,从而保证排除不符要求的产品。2.2.1 摄像机
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于机器视觉的齿轮齿形缺陷检测技术[J]. 任聪,余昌水. 汽车实用技术. 2019(16)
[2]基于自适应PSO的改进K-means算法及其在电子病历聚类分析应用[J]. 沐燕舟,丁卫平,高峰,余利国,张琼. 计算机与数字工程. 2019(08)
[3]基于聚类分析的国内文本挖掘热点与趋势研究[J]. 谭章禄,彭胜男,王兆刚. 情报学报. 2019(06)
[4]基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究[J]. 李宸鑫. 通讯世界. 2018(06)
[5]优化初始聚类中心的K-Means算法[J]. 田腾浩. 网络安全技术与应用. 2014(09)
[6]锂离子电池发展现状及其前景分析[J]. 闫金定. 航空学报. 2014(10)
[7]基于机器视觉的电池尾端破皮检测[J]. 朱柯润,田丹. 微电子学与计算机. 2014(05)
[8]k均值聚类分析在过程改进中的应用[J]. 逄玉俊,柳明,李元. 华中科技大学学报(自然科学版). 2009(S1)
[9]机器视觉及其在工业检测中的应用[J]. 房超. 自动化博览. 2007(04)
[10]机器视觉在工业领域中的研究应用[J]. 范祥,卢道华,王佳. 现代制造工程. 2007(06)
博士论文
[1]板带钢表面缺陷目标检测与分类算法研究[D]. 田思洋.北京科技大学 2019
[2]产品表面缺陷在线检测方法研究及系统实现[D]. 彭向前.华中科技大学 2008
硕士论文
[1]基于FPGA的工业相机系统的设计和实现[D]. 章飞.浙江大学 2018
[2]基于机器视觉FPC缺陷检测系统的研究与应用[D]. 原振方.湖北工业大学 2016
[3]基于机器视觉的工件尺寸检测系统研究[D]. 马艳辉.长春工业大学 2016
[4]视觉检测在表面贴装技术中的应用与研究[D]. 孙亚兰.西安电子科技大学 2015
[5]高铁轨道表面缺陷的机器视觉检测算法研究[D]. 尹逊帅.湖南大学 2015
[6]基于超声图像的肌肉厚度自动测量方法[D]. 李晓龙.湖南大学 2015
[7]改进非参数变换测度下的立体匹配算法的研究[D]. 平兆娜.燕山大学 2014
[8]基于机器视觉的激光振镜扫描系统研究[D]. 晏恒峰.北京工业大学 2012
[9]工业视觉检测方法的研究[D]. 贾海斌.北京工业大学 2007
[10]工件非接触检测中机器视觉的研究与应用[D]. 段德山.北京邮电大学 2007
本文编号:2979655
【文章来源】:南昌工程学院江西省
【文章页数】:53 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
系统结构框图
图2.1系统结构框图该系统在window平台上,基于Visual Studio 2017开发工具,结合OpenCV库,对获取的图像进行预处理(图像增强、滤波)。通过霍夫梯度法和K均值聚类算法,以实现、目标定位、特征区域((圆环)提取、阈值分割、分类判断等操作,系统可根据定位参数和分类阈值的设定,从而判断防爆片的正反面,实现检测目的。
大部分的视觉检测系统都具有类似的硬件部分,包括光源、摄像机、镜头和工控机[20],系统的硬件结构安装如下图所示。此外,为了满足在线检测的实时性,用光纤传感器连接相机和震动盘,保持产品流速与检测速度同步,从而保证排除不符要求的产品。2.2.1 摄像机
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于机器视觉的齿轮齿形缺陷检测技术[J]. 任聪,余昌水. 汽车实用技术. 2019(16)
[2]基于自适应PSO的改进K-means算法及其在电子病历聚类分析应用[J]. 沐燕舟,丁卫平,高峰,余利国,张琼. 计算机与数字工程. 2019(08)
[3]基于聚类分析的国内文本挖掘热点与趋势研究[J]. 谭章禄,彭胜男,王兆刚. 情报学报. 2019(06)
[4]基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究[J]. 李宸鑫. 通讯世界. 2018(06)
[5]优化初始聚类中心的K-Means算法[J]. 田腾浩. 网络安全技术与应用. 2014(09)
[6]锂离子电池发展现状及其前景分析[J]. 闫金定. 航空学报. 2014(10)
[7]基于机器视觉的电池尾端破皮检测[J]. 朱柯润,田丹. 微电子学与计算机. 2014(05)
[8]k均值聚类分析在过程改进中的应用[J]. 逄玉俊,柳明,李元. 华中科技大学学报(自然科学版). 2009(S1)
[9]机器视觉及其在工业检测中的应用[J]. 房超. 自动化博览. 2007(04)
[10]机器视觉在工业领域中的研究应用[J]. 范祥,卢道华,王佳. 现代制造工程. 2007(06)
博士论文
[1]板带钢表面缺陷目标检测与分类算法研究[D]. 田思洋.北京科技大学 2019
[2]产品表面缺陷在线检测方法研究及系统实现[D]. 彭向前.华中科技大学 2008
硕士论文
[1]基于FPGA的工业相机系统的设计和实现[D]. 章飞.浙江大学 2018
[2]基于机器视觉FPC缺陷检测系统的研究与应用[D]. 原振方.湖北工业大学 2016
[3]基于机器视觉的工件尺寸检测系统研究[D]. 马艳辉.长春工业大学 2016
[4]视觉检测在表面贴装技术中的应用与研究[D]. 孙亚兰.西安电子科技大学 2015
[5]高铁轨道表面缺陷的机器视觉检测算法研究[D]. 尹逊帅.湖南大学 2015
[6]基于超声图像的肌肉厚度自动测量方法[D]. 李晓龙.湖南大学 2015
[7]改进非参数变换测度下的立体匹配算法的研究[D]. 平兆娜.燕山大学 2014
[8]基于机器视觉的激光振镜扫描系统研究[D]. 晏恒峰.北京工业大学 2012
[9]工业视觉检测方法的研究[D]. 贾海斌.北京工业大学 2007
[10]工件非接触检测中机器视觉的研究与应用[D]. 段德山.北京邮电大学 2007
本文编号:2979655
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