【摘要】：堿性電池作為一種日常生活中不可或缺的產(chǎn)品,它的質(zhì)量直接關(guān)乎到人們的身體健康。如果出現(xiàn)漏液現(xiàn)象將產(chǎn)生很嚴(yán)重的影響,因此在當(dāng)下高速的自動(dòng)化生產(chǎn)過程中,快速的把缺陷電池剔出來將會減少很多損失。本文研究堿性電池生產(chǎn)線中電池涂膠環(huán)節(jié),針對電池涂膠的一些缺陷進(jìn)行深入的探究,對電池涂膠質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺的堿性電池涂膠缺陷在線檢測系統(tǒng)。本文設(shè)計(jì)的檢測系統(tǒng),以工業(yè)控制可編程邏輯控制器為主控制器,來執(zhí)行相應(yīng)的工作,采用視覺傳感器作為圖像處理模塊,對電池涂膠圖片進(jìn)行分析和特征提取,最后做出判斷,將結(jié)果通過人機(jī)界面顯示出來。主控制器對視覺傳感器進(jìn)行控制,來實(shí)現(xiàn)堿性電池涂膠缺陷的在線實(shí)時(shí)檢測,將視覺傳感器分析出來的結(jié)果轉(zhuǎn)化為剔除機(jī)構(gòu)的機(jī)械運(yùn)動(dòng),將不合格產(chǎn)品從生產(chǎn)線上剔除。本文以涂膠后的堿性電池為研究對象,對電池圖像首先進(jìn)行圖像灰度化,把彩色圖像轉(zhuǎn)化為便于分析的灰度圖像,然后進(jìn)行圖像預(yù)處理,再對缺陷特征進(jìn)行提取,最后進(jìn)行缺陷檢測以及缺陷模式的識別,對其中涉及的算法進(jìn)行了深入的研究,并對各處理算法做了對比,選擇出對于本檢測系統(tǒng)最適合的中值濾波、圖像分段灰度變換法等算法。針對預(yù)處理后的圖像中缺陷,采用了多級圖像檢測算法進(jìn)行缺陷檢測和識別,并確定缺陷檢測流程。根據(jù)堿性電池生產(chǎn)的實(shí)際條件和要滿足的缺陷檢測要求,在原有生產(chǎn)線的涂膠機(jī)硬件平臺上設(shè)計(jì)了堿性電池涂膠缺陷在線檢測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),詳細(xì)介紹了整個(gè)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件模塊設(shè)計(jì)。為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠穩(wěn)定快速檢測,在離線狀態(tài)下進(jìn)行調(diào)試,在工廠在線狀態(tài)下進(jìn)行自動(dòng)檢測實(shí)驗(yàn)。通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文設(shè)計(jì)的堿性電池涂膠缺陷檢測算法對涂膠缺陷的識別率高、準(zhǔn)確率高,能夠滿足預(yù)期提出的檢測要求,則該系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)和提出的檢測方法是有效可行的。該檢測系統(tǒng)最終應(yīng)用在實(shí)際電池生產(chǎn)線上。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TM911.14

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2783906