基于机器视觉的锂离子电池极片瑕疵检测系统设计与研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 机器视觉及相关锂电池的概念 | 第12-20页 |
| 2.1 视觉图系统机图像系统理论基础 | 第12-15页 |
| 2.1.1 什么是机器视觉 | 第12-13页 |
| 2.1.2 机器视觉的特点 | 第13页 |
| 2.1.3 机器视觉的应用及方向 | 第13-14页 |
| 2.1.4 图像处理技术 | 第14-15页 |
| 2.2 锂离子电池的结构概述 | 第15-19页 |
| 2.2.1 锂离子电池结构——正极片与负极片 | 第16页 |
| 2.2.2 极片涂布 | 第16-17页 |
| 2.2.3 极片主要的缺陷特点分析 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 系统总体设计及各模块选型 | 第20-37页 |
| 3.1 系统总体设计方案： | 第20-21页 |
| 3.2 PLC选型与设计 | 第21-30页 |
| 3.2.1 PLC选型 | 第21-23页 |
| 3.2.2 OMRONCP1H系列CPU介绍 | 第23-24页 |
| 3.2.3 PLC控制系统设计的整体要求 | 第24页 |
| 3.2.4 I/O分配 | 第24-27页 |
| 3.2.5 PLC软件流程 | 第27-30页 |
| 3.3 视觉系统的选择 | 第30页 |
| 3.4 相机的选择与标定 | 第30-32页 |
| 3.5 镜头选择 | 第32-35页 |
| 3.6 光源的选择 | 第35-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 极片检测设计及技术实现 | 第37-66页 |
| 4.1 图像处理技术应用 | 第37页 |
| 4.2 极片检测技术实现 | 第37-60页 |
| 4.2.1 涂布与留白分界线位置判断方法 | 第37-42页 |
| 4.2.2 图像背景颜色的选择 | 第42-43页 |
| 4.2.3 消除干扰调整 | 第43-46页 |
| 4.2.4 边缘位置定位 | 第46-52页 |
| 4.2.5 极片瑕疵的判定设计 | 第52-55页 |
| 4.2.6 极耳焊接位置检测总流程图 | 第55-56页 |
| 4.2.7 极耳位置搜索 | 第56-59页 |
| 4.2.8 极耳位置判断 | 第59-60页 |
| 4.3 极片瑕疵测试效果 | 第60-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
