一种电池生产外观的划痕图像识别系统的制作方法

本发明涉及图像识别，具体涉及一种电池生产外观的划痕图像识别系统。

背景技术：

1、电池端面的划痕缺陷是由于电池生产和加工运输过程中被钝器划伤造成的，由于划痕缺陷的深浅程度随机不定，较深的划痕可能会导致电池内部分电解液泄露，在电池的使用过程中埋下严重的安全隐患。现有技术在对电池生产外观进行图像识别的过程中，电池端面表面灰度图的噪声分布密集容易造成误检和漏检的问题。

2、针对上述问题，本发明对电池表面图像提取连通域，对连通域的连通性和梯度方向分析连通域为划痕连通域的概率。

技术实现思路

1、本发明提供一种电池生产外观的划痕图像识别系统，以解决噪声分布密集容易造成误检和漏检的问题，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明一个实施例一种电池生产外观的划痕图像识别系统，该系统包括以下模块：

3、图像获取模块，获取金属二值图；

4、收缩值及连通性获取模块，获取金属二值图的若干连通域，对于每个连通域分析得到第一直线，通过第一直线得到连通域长度，根据连通域长度以及连通域面积得到连通域的收缩值；

5、在金属二值图上得到一个预设大小的滑动窗口，根据滑动窗口得到连通域的连通性；

6、划痕连通域概率获取模块，获取每个连通域的边缘点作为核心点，根据核心点及其四邻域的灰度值得到核心点的梯度方向；根据连通域的端点的梯度方向以及连通域的收缩值得到连通域具有划痕连通域特性的可能性；根据连通域具有划痕连通域特性的可能性以及连通域的连通性得到连通域为划痕连通域的概率；

7、划痕识别模块，根据连通域为划痕连通域的概率进行划痕识别。

8、优选的，所述获取金属二值图的方法为：

9、使用图像采集设备采集电池表面图像，之后使用神经网络分割得到电池表面图像中金属的部分记为金属面图像，对金属面图像使用大津阈值分割得到金属二值图。

10、优选的，所述对于每个连通域分析得到第一直线，通过第一直线得到连通域长度，根据连通域长度以及连通域面积得到连通域的收缩值的方法为：

11、对于每个连通域的所有像素点使用主成分分析得到连通域的主成分方向，其中计算得到的最大特征值对应的主成分方向为第一主成分方向，第一主成分方向对应的直线为第一直线，将第一直线上投影值最大和最小的两个像素点的欧氏距离连通域的长度，连通域的面积为连通域的所有像素点，将连通域长度和连通域面积的比值作为连通域的收缩值。

12、优选的，所述将第一直线上投影值最大和最小的两个像素点的欧氏距离连通域的长度的方法为：

13、将连通域的所有像素点做垂直于第一直线的垂线，垂线与第一直线的交点作为每个像素点在第一直线上的投影点，投影点在x轴上的坐标为该像素点在第一直线上的投影值，找到投影值最大的像素点，在第一直线上找到投影值最大和投影值最小的两个投影点，就算两个投影点的欧氏距离得到连通域的长度。

14、优选的，所述根据滑动窗口得到连通域的连通性的方法为：

15、设置一个并查集，在滑动窗口滑动时，若滑动窗口内存在一个连通域像素点就将连通域存放在一个并查集中并标记，滑动窗口继续滑动，当又出现连通域像素点后，先判断连通域像素点与已经在并查集中的连通域是否为同一连通域，若是，继续滑动，若不是，存放一个新的连通域在并查集中，并给一个新的标记，直到所有的连通域都保存在并查集中；

16、在滑动窗口滑动一次后，此时连通域已经全部被标记，若滑动窗口内出现了两个不同连通域的像素点，那么认为这两个连通域具有连通性，连通性为1，若连通域没有连通性，则连通性为0。

17、优选的，所述根据核心点及其四邻域的灰度值得到核心点的梯度方向的方法为：

18、

19、式中，表示第c个核心点的坐标，表示第i个连通域内第c个核心点四邻域上侧像素点的灰度值，表示第i个连通域内第c个核心点四邻域下侧像素点的灰度值，表示第i个连通域内第c个核心点四邻域左侧像素点的灰度值，表示第i个连通域内第c个核心点四邻域右侧像素点的灰度值，表示第i个连通域内第c个核心点的梯度方向。

20、优选的，所述根据连通域的端点的梯度方向以及连通域的收缩值得到连通域具有划痕连通域特性的可能性的方法为：

21、计算连通域两个端点的梯度方向，将两个端点的梯度方向作差取绝对值，将差值的绝对值取相反数并通过指数运算后与连通域的收缩值相乘得到连通域具有划痕连通域特性的可能性。

22、优选的，所述连通域的端点为在第一直线上找到投影值最大和投影值最小的两个投影点。

23、优选的，所述根据连通域具有划痕连通域特性的可能性以及连通域的连通性得到连通域为划痕连通域的概率的方法为：

24、

25、式中，表示第i个连通域的连通性，其值为1时，连通域具有连通性，其值为0时，该连通域不具有连通性，表示第i个连通域为具有划痕连通域特性的可能性，表示以自然常数为底的指数函数，表示线性归一化函数，表示第i个连通域为划痕连通域的概率。

26、优选的，所述根据连通域为划痕连通域的概率进行划痕识别的方法为：

27、预设划痕阈值，将连通域为划痕连通域的概率大于划痕阈值的连通域记划痕连通域，将所有划痕连通域进行合并提取，合并后的划痕连通域为图像识别后的划痕。

28、本发明的有益效果是：电池的划痕缺陷主要分布在电池端面的金属面上面，在检测划痕缺陷之前，为了减少不必要的干扰，需要先把电池的金属面的区域提取出来，单独在金属面上面进行缺陷检测会提高检测的准确率。根据划痕连通域的特征和两个不同连通域的连通性和梯度方向确定两个不同连通域为划痕连通域的概率，通过两个不同连通域为划痕连通域的概率标记出电池金属面的划痕区域并提取出划痕，以此避免检测出现误检和漏检的问题。

技术特征：

1.一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，该系统包括以下模块：

2.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述获取金属二值图的方法为：

3.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述对于每个连通域分析得到第一直线，通过第一直线得到连通域长度，根据连通域长度以及连通域面积得到连通域的收缩值的方法为：

4.根据权利要求3所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述将第一直线上投影值最大和最小的两个像素点的欧氏距离连通域的长度的方法为：

5.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述根据滑动窗口得到连通域的连通性的方法为：

6.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述根据核心点及其四邻域的灰度值得到核心点的梯度方向的方法为：

7.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述根据连通域的端点的梯度方向以及连通域的收缩值得到连通域具有划痕连通域特性的可能性的方法为：

8.根据权利要求3所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述连通域的端点为在第一直线上找到投影值最大和投影值最小的两个投影点。

9.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述根据连通域具有划痕连通域特性的可能性以及连通域的连通性得到连通域为划痕连通域的概率的方法为：

10.根据权利要求1所述的一种电池生产外观的划痕图像识别系统，其特征在于，所述根据连通域为划痕连通域的概率进行划痕识别的方法为：

技术总结
本发明涉及图像识别技术领域，提出了一种电池生产外观的划痕图像识别系统，包括：获取金属二值图；获取金属二值图的连通域，得到第一直线，根据连通域长度以及连通域面积得到连通域的收缩值；根据滑动窗口得到连通域的连通性；获取每个连通域的边缘点作为核心点，根据核心点及其四邻域的灰度值得到核心点的梯度方向；根据梯度方向以及收缩值得到连通域具有划痕连通域特性的可能性；根据连通域具有划痕连通域特性的可能性以及连通性得到连通域为划痕连通域的概率；根据连通域为划痕连通域的概率进行划痕识别。本发明根据划痕连通域的特征和两个不同连通域的连通性进行划痕识别，避免误检和漏检。

技术研发人员：孙爽强
受保护的技术使用者：江苏展鸣驱动科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31