武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室，湖北 武汉 430081
边缘定位是锂电池涂布测量的关键，但由于生产的震动和纠偏原因，边缘会出现虚化和卷边等现象。为了提高锂电池涂布在线检测的精度和鲁棒性，本文结合锂电池涂布生产的特点提出了边界渐进定位法，实现了边缘的快速准确检测。首先利用跨邻域方向边界检测算子进行初次边缘定位，以提高弱边界的检测能力；再利用局部极值差分算法配合选择性峰值排序获得边缘像素级定位，保证了边缘投影的保峰性和抗噪性，提高了边缘定位的效率；最后，基于分段三次样条边界插值和分段直线拟合方法，实现了边缘的亚像素高精度定位。实测结果表明，算法在直线型边缘上具有较强鲁棒性。
锂电池涂布 视觉测量 边缘检测 方向投影 直线拟合 lithium battery coating vision measurement edge detection oriented projection linear fitting
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室, 湖北 武汉 430081
提出了一种锂电池涂布在线测量中的线阵相机标定方法。分析了锂电池涂布生产系统,建立了基于线阵相机视觉测量系统方案;研究了线阵相机的标定技术,根据涂布生产特点和检测需求采取了单维度标定法,简化了标定方法,提高了标定精度。在此基础上,对相应的软件系统进行了开发,并应用于现场实践。实践结果表明,该标定方法满足实际生产中涂布测量需求。
机器视觉 相机标定 锂电池生产 视觉测量 线阵相机 激光与光电子学进展
2019, 56(11): 111501
