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基于Gamma矫正与LOG算法融合的锂电池极片缺陷检测方法

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针对锂电池极片在生产过程中缺陷检测效率低、漏检率高的问题,提出了一种基于Gamma矫正与LOG算法融合的锂电池极片缺陷检测方法.首先利用ROI提取和阈值二值化对缺陷图像进行预处理,然后采用对比度调整和Gamma矫正增强缺陷特征,再利用LOG算法分割缺陷区域,最后通过形态学中的先闭后开方法和Sobel算子实现缺陷检测.实验结果表明本文方法可以对锂电池极片压痕、破损、漏金属、气泡、黑斑等多种缺陷进行较为精确地检测,对实现锂电池极片缺陷的自动化检测具有重要意义.
Lithium Battery Polar Piece Defect Detection Method Based on Gamma Correction and LOG Algorithm Fusion

许长路、李林升、立济伟

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上海电机学院电气学院,上海201306

锂电池极片 缺陷检测 Gamma矫正 LOG算法

湖南省教育厅重点项目

15A160

2020

机械设计与研究
上海交通大学

机械设计与研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.531
ISSN：1006-2343
年,卷(期)：2020.36(6)
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