[发明专利]基于背景标准化和集中补偿算法的锂电池电极表面缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于背景标准化和集中补偿算法的锂电池电极表面缺陷检测方法，其特征在于，所述的缺陷检测方法包括以下步骤：

S1、锂电池电极表面图像的获取：用高精度的工业线性扫描摄像机拍摄锂电池电极表面图像；

S2、图像预处理：对步骤S1得到的锂电池电极表面图像进行阈值分割和最大轴平行矩形变换获得感兴趣的区域图像，即ROI区域图像，然后用背景标准化算法使ROI区域图像的背景区域的灰度值均匀，从而将前景区域即缺陷区域凸显出来，其中，所述的背景标准化算法首先将ROI区域均分成L个子矩形，并求得每个子矩形垂直方向的平均灰度值，分别保存到L个长度相同的数组A_i，i＝0,1,2,…,L-1中；然后求不同数组A_i中同一列即相同索引值的任意两个元素的绝对误差AE，并对绝对误差AE进行阈值分割求得数组接着求数组的平均值m_k，从而得到均值数组M；最后用均值数组M中的最大值依次减去该数组中的每一个元素，求得图像灰度值背景标准化数组BN，从而用背景标准化数组BN对ROI区域进行背景标准化，使ROI区域图像的背景区域的灰度值均匀；

S3、缺陷粗检测：基于步骤S2得到的背景标准化后的锂电池电极表面图像的灰度直方图中最大值对应的灰度值H_max、图像灰度值的标准差σ和事先设定的常数参数λ来确定粗检测的自动阈值，从而对步骤S2得到的背景标准化之后的图像进行缺陷粗检测，确定锂电池电极表面缺陷可能存在的区域；

S4、缺陷精确检测：通过形态学变换、区域闭合和最小外接矩形变换操作，将步骤S3缺陷粗检测得到的缺陷可能存在的区域切分成一个或多个小矩形区域，然后用自动集中补偿算法对每一个小矩形区域进行精确检测，获得锂电池电极表面的缺陷图像，其中，所述的自动集中补偿算法首先将切分成的小矩形区域缩小Z倍，并用自动大小的均值滤波器平滑缩小后的小矩形区域图像；接着将均值滤波器平滑后的图像放大Z倍，并求其与原小矩形区域图像互相的差值图像I_sub1(x,y)，I_sub2(x,y)，接着将差值图像的灰度值进行放大增强，从而得到相应的灰度增强图像I_s1(x,y)，I_s2(x,y)；最后求取灰度增强图像中每一个相同像素点灰度值的最大值，从而获得最大灰度值图像I_mgv(x,y)，并对最大灰度值图像进行自动阈值分割得到自动集中补偿算法的输出图像I_o(x,y)。