计算机类有关计算机论文枪手,关于基于计算机视觉的电池表面探伤方法相关专科毕业论文开题报告

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文章编号:10019081(2013)07201804

doi:10.11772/j.issn.10019081.2013.07.2018

摘 要：

电池在生产过程中常常因为设备故障造成其表面产生各种伤痕,传统的人工检测在及时性和耐久性上存在很大缺陷,而现在国内外又缺乏一种针对普通电池表面缺陷的有效自动检测手段.针对电池表面缺陷的分布位置及形态特点,提出一种新的基于计算机视觉的光学自动检测方法.所提方法基于电池负极表面形态特征,利用Canny算子和原创的自由离子碰撞法配合最小值搜索确定待检测区域；针对伤痕比较尖利这一形状特征,用修正的Harris角点作为标记点标记缺陷位置,利用标记点的聚集度信息滤除

计算机类有关论文范文素材伪标记点,最后提取出缺陷处图像.实验结果证明所提方法在自然光照环境下的检测成功率达到90%以上且比小波分析法具有更好的检测效果.研究成果为电池生产提供了一种产品质量自动检测的参考方法.

本文来自:http://www.sxsky.net/jisuanji/jsjaq/411731.html

关 键 词 ：缺陷；自动检测；电池；Harris角点

中图分类号：TP391.413

文献标志码:A

英文标题

New engineering method for defect detection of batteries based on puter vision

英文作者名

XU Jianyuan*, YU Hongyang

英文地址(

Research Institute of Electronic Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu Sichuan 611731, China英文摘 要 )

Abstract:

Equipment failure often brings some defects on the surface of batteries in the battery production process. The traditional artificial detection has weakness on the timeliness and durability. But there has not been any efficient automatic detection means for the ordinary battery by now. Concerning the distribution and morphological characteristics of the defects, a new automatic optical detection method based on puter vision was proposed. The proposed method used Canny operator and virtual granule collision method with the minimum value searching method to determine the area to be detected based on the battery anode surface morphology features. Considering the sharpness of the defect, Harris corner points were used to mark the defects as mark points. False mark points were filtered by the degree of aggregation of the points. The defect region would be extracted at last according to the location of mark points. The experimental results illustrate the detection success rate of the proposed method is over 90% and the method can work more efficiently than the popular wavelet analytical method. The study achievement provides a reference for product quality automatic detection on battery production.

基于计算机视觉的电池表面探伤方法参考属性评定

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Equipment error often brings some defects on the surface of batteries in the battery production process. The traditional artificial detection has weakness on the timeliness and durability. But there has not been any efficient automatic detection means for the ordinary battery for now. Concerning the distribution and morphological characteristics of the defects, a new automatic optical detection method based on puter vision was proposed. The proposed method used Canny operator and virtual granule collision method with the minimum value searching method to determine the area to be detected based on the battery anode surface morphology features. Considering the sharpness of the defect, Harris corner points were used to mark the defects as mark points. False mark points were filtered by the degree of aggregation of the points. The defects region would be extracted at last according to the location of mark points. The experimental results illustrates the detection success rate of the proposed method is higher than 90% and the method can work more efficiently than the popular wavelet analysis method. The study achievement provides a reference product quality automatic detection method for battery production.

大学计算机本科毕业论文怎么写
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