基于机器视觉的电池尾端破皮检测

• 作者: 朱柯润 田丹
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 机器视觉 电池尾端 破皮伤痕 形态学
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: N37
• 语种: 中文

摘要

随着自动化生产的不断进步，人工操作在生产线上日渐减少，机器视觉应运而生，它具有速度快，精度高，连续工作时间长等特点。对于电池尾端的伤痕线上检测目前采用的是人工检测，效率和精度低下；因此提出了一种电池尾端破皮检测方法，将电池尾端图片二值化后，进行形态学处理，而后通过连通区域的个数来统计得出结论。此法不采用复杂的频谱分析，而采用形态学方法来消除噪点，达到判别伤痕的目的。这种方法大大减少了运算量，提高判别效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丹	电子科技大学电子科学技术研究院	7	36	3.0	6.0
5	朱柯润	电子科技大学电子科学技术研究院	1	3	1.0	1.0