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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:现代制造质量工程湖北省重点实验室湖北武汉430068 湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068
出 版 物:《电池》 (Battery Bimonthly)
年 卷 期:2023年第53卷第3期
页 面:284-288页
摘 要:软包装锂离子电池铝塑膜外包装凹凸不平且存在反光现象,表面图像的凸点缺陷辨识度低,传统方法很难进行准确识别。分析软包装锂离子电池凸点缺陷图像特征及视觉检测系统,在频域上对图像采用高斯滤波器进行预处理,以达到去除噪声和对缺陷区域图像增强的效果。用逆傅里叶变换将图像从频域转回空间域,最后将处理后的图像导入基于语义分割方法的深度学习模型,进行凸点缺陷检测。对400组缺陷样本进行测试,结果表明:所提方法对软包装锂离子电池缺陷检测的准确率达到95.75%;而未经频域图像增强方法处理的检验准确率仅为44.00%。检测结果准确率得到提高,说明该方法能对软包装锂离子电池表面图像的低辨识度凸点缺陷进行检测,具有一定的实用价值。