[发明专利]一种基于分块模板匹配的电池丝印质量检测方法

说明书

本发明公开了一种基于分块模板匹配的电池丝印质量检测方法，采集电池的原始图像建立模板数据集，对电池图像进行矫正，再对已矫正的电池图像进行裁剪，提取检测区减少信息冗余，从电池背景中分割出电池丝印图案，确定电池丝印的位置，利用模板数据集中的分块模板图像对待测图像进行分块匹配来判别待测电池图像与模板的匹配度，将待测电池分块子图像与建立的模板子图像块逐一比较作差，分析作差结果得到电池丝印瑕疵信息，分别对每一个子图像进行色差定量分析得到全局图像中各部分色差情况，同时做平均化处理观察全局存在色差情况完成电池丝印质量检测。无需人工干预，可以实现快速、高精度的电池丝印质量检测。

技术领域

本发明属于机器视觉自动化表面检测技术领域，具体涉及一种基于分块模板匹配的电池丝印质量检测方法。

背景技术

检测电池的丝印是电池组装加工过程中的重要步骤，不同型号的电池具有字符类型(汉字、韩文、英文及数字等)、字符格式、插图内容、条码格式等差异。目前电芯丝印受夹具、设备、人员等相关因素影响导致印刷缺陷，丝印缺陷类型主要分为：丝印缺损/歪斜/模糊/重影/脏污/色差、丝印与条码信息不匹配、丝印位置不符合规格要求等。当前电池制造企业主要依靠人工视觉进行检测，存在低效率高成本，主观判断性强等问题。为了提高自动化水平与工序整合度，实现丝印缺陷自动检测势在必行。

为实现丝印质量的自动化检测，国内外学者也进行了大量相关研究，提出了许多经典的方法，如基于逐象素匹配检测法、基于动态阈值和逐层检测法、基于最小二乘影像匹配的畸变图像校正法、人工神经网络法、形态图像处理法、傅里叶变换法、阈值比较法及全局模板比较法等图像缺陷识别算法。但目前对丝印缺陷检测算法的研究重点大都在于算法的识别率和稳定性上，将检测实时性作为次要考虑，导致许多优良的方法只能在试验环境或离线测试下运行。而国外一些先进的自动化丝印检测设备售价高昂，使国内众多企业难以接受。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于分块模板匹配的电池丝印质量检测方法，可以实现快速、高精度的电池丝印质量检测而无需人工干预，可在一定程度上提高国内电池制造行业就电池丝印质量检测方面的自动化水平。

本发明采用以下技术方案：

一种基于分块模板匹配的电池丝印质量检测方法，采集电池的原始图像，根据电池模板图像及其配置参数文件建立模板数据集，利用最小二乘法对电池图像进行矫正，再对已矫正的电池图像进行裁剪，提取检测区减少信息冗余，采用自适应灰度阈值分割方法从电池背景中分割出电池丝印图案，确定电池丝印的位置，利用模板数据集中的分块模板图像对待测图像进行分块匹配来判别待测电池图像与模板的匹配度，将待测电池分块子图像与建立的模板子图像块逐一比较作差，分析作差结果得到电池丝印瑕疵信息，分别对每一个子图像进行色差定量分析得到全局图像中各部分色差情况，同时做平均化处理观察全局存在色差情况完成电池丝印质量检测；

电池模板的创建包括模板图像创建和配置参数文件创建；

模板图像创建具体为：选取一块无瑕疵的电池采集其图像，然后对图像使用自动阈值法将电池从背景中分割出来，然后对电池图像进行倾斜矫正与裁剪，裁剪方式为边缘轮廓位置向中心偏移，所裁剪的区域必须包含所有印刷内容，模板图像所包含的参数有模板图像的宽W、高H以及裁剪偏移量D；

配置参数文件创建具体为：配置参数文件包含条码类型、模板分块窗、瑕疵尺寸阈值以及其他检测指标阈值，模板分块窗的分块原则为每一个子块内包含一个或多个完整的丝印插画，图像分块为5～10个，在分块区域确定后记录每个图像子块的顶点坐标并保存。

具体的，包括以下步骤：

S1、设电池模板图像M_B及其配置参数文件，建立模板数据集；

S2、利用最小二乘法分别计算电池图像中电池的顶边、底边、右侧边的斜率K如下：