一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统。

背景技术

电池盖板是电池的重要组成部分，其质量直接影响产品的整体质量和可靠性；存在的质量缺陷可能会导致功能性问题，例如盖板表面常见的划痕缺陷可能损伤保护层甚至导致电池泄露；因此通过及时的缺陷检测和修复处理，能够确保电池盖板的完整性和可靠性，从而提高电池盖板的性能和寿命并确保产品符合质量标准提高产品质量的一致性。通常对于盖板表面的划痕缺陷检测使用图像处理相关技术，首先使用工业相机获取电池盖板的表面图像数据，并对其进行图像增强，形态学等预处理操作，然后对处理后的表面图像使用边缘检测算法实现划痕特征提取；评估检测结果判断缺陷的严重程度。

但是在电池盖板制造涂覆过程中，涂料或其他材料的分布不均匀可能会导致表面出现流痕，该类痕迹应定义为外观瑕疵，其对电池的功能和性能造成的危害微乎其微即基本可忽略处理，但由于该类流痕区域在边缘检测下的整体形态与划痕区域相似程度较高，传统的图像检测方法无法准确的对电池盖板中流痕与划痕进行区分。

发明内容

本发明提供一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统，以解决现有的问题：由于流痕区域会对缺陷检测产生干扰，导致缺陷检测的准确度低。

本发明的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法，该方法包括以下步骤：

获取电池盖板的表面的灰度图像；根据灰度图像获取疑似划痕区域以及疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值；

获取疑似划痕区域边缘粗糙程度；根据疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值，获取疑似划痕区域边缘尖锐程度；根据疑似划痕区域边缘粗糙程度以及疑似划痕区域边缘尖锐程度，获取疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数；

根据疑似划痕区域内部像素点，获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数；

根据疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数以及第二可能性参数，获取疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，根据疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，获取电池盖板中的缺陷区域。

优选的，所述获取电池盖板的表面的灰度图像，包括的具体方法为：

使用工业设备下高分辨率相机对待检测电池盖板的表面进行图像采集，得到电池盖板的表面图像，然后对电池盖板的表面图像依次进行灰度化、图像去噪和增强处理，将经过灰度化、图像去噪和增强处理后的电池盖板的表面图像记为灰度图像。

优选的，所述获取疑似划痕区域以及疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值，包括的具体方法为：

对灰度图像使用边缘检测算子，得到灰度图像中的边缘以及边缘上所有像素点的梯度值；将灰度图像中的边缘与计算机中预先存储的电池盖板边缘图像进行对比，获取灰度图像中存在而计算机中预先存储的电池盖板边缘图像中不存在的边缘，记为疑似划痕；以疑似划痕中灰度值最小的像素点的灰度值为阈值，对灰度图像进行阈值分割；将灰度值大于等于阈值的像素点组成的区域记为疑似划痕区域。

优选的，所述获取疑似划痕区域边缘粗糙程度，包括的具体方法为：

对于任意一个疑似划痕区域，对疑似划痕区域中的边缘进行Freeman八连通链码操作，得到疑似划痕区域的边缘上每个像素点的链码值；根据疑似划痕区域的边缘上每个像素点的链码值，获取疑似划痕区域边缘粗糙程度，其具体的计算公式为：

；

式中，

优选的，所述获取疑似划痕区域边缘尖锐程度，包括的具体方法为：

将疑似划痕区域的边缘上所有梯度值相同的像素点归为同一梯度类别，得到若干梯度类别，统计疑似划痕区域的边缘上梯度类别的数量，根据疑似划痕区域的边缘上梯度类别的数量，获取疑似划痕区域边缘尖锐程度，其具体的计算公式为：

；

式中，

优选的，所述获取疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数，包括的具体计算公式为：

；

式中，

优选的，所述获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数，包括的具体计算公式为：

；

式中，

优选的，所述获取疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，包括的具体计算公式为：

；

式中，

优选的，所述获取电池盖板中的缺陷区域，包括的具体方法为：

预设一个可能性参数阈值

本发明的实施例提供了一种电池盖板的表面缺陷视觉检测系统，该系统包括图像采集模块、边缘分析模块、内部分析模块以及缺陷检测模块，其中：

图像采集模块，用于获取电池盖板的表面的灰度图像；根据灰度图像获取疑似划痕区域以及疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值；

边缘分析模块，用于获取疑似划痕区域边缘粗糙程度；根据疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值，获取疑似划痕区域边缘尖锐程度；根据疑似划痕区域边缘粗糙程度以及疑似划痕区域边缘尖锐程度，获取疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数；

内部分析模块，用于根据疑似划痕区域内部像素点，获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数；

缺陷检测模块，用于根据疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数以及第二可能性参数，获取疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，根据疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，获取电池盖板中的缺陷区域。

本发明的技术方案的有益效果是：由于在电池盖板中流痕与划痕之间的相似程度高，传统的图像检测方法无法准确的对电池盖板中流痕与划痕进行区分，由此本发明提出了一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统；通过传统方式操作下获取的疑似表面划痕区域，对其进行特征分析，结合流痕与划痕的形态及灰度特征差异综合评估当前区域为划痕缺陷的可能性；达到对缺陷区域精准检测的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法的步骤流程图；

图2为本发明的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测系统的结构框图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法及系统的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S001：获取电池盖板的表面的灰度图像；根据灰度图像获取疑似划痕区域以及疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值。

需要说明的是，由于在电池盖板制造涂覆过程中，涂料或其他材料的分布不均匀可能会导致表面出现流痕，该类痕迹应定义为外观瑕疵，其对电池的功能和性能造成的危害微乎其微即基本可忽略处理，但由于该类流痕区域在边缘检测下的整体形态与划痕区域相似程度较高，因此极易对图像处理技术方法下划痕区域的缺陷检测和提取造成较大程度的影响；因此本实施例提出了一种电池盖板的表面缺陷视觉检测方法，所以首先需要采集电池盖板的表面图像，并对电池盖板的表面图像进行预处理。

具体的，使用工业设备下高分辨率相机对待检测电池盖板的表面进行图像采集，得到电池盖板的表面图像，然后对电池盖板的表面图像依次进行灰度化、图像去噪和增强处理，提升图像质量，并将经过灰度化、图像去噪和增强处理后的电池盖板的表面图像记为灰度图像。

需要进一步说明的是，由于本实施例中的灰度图像中划痕与疑似划痕区域的灰度值均大于的灰度图像中的正常区域的灰度值。

然后，对灰度图像使用边缘检测算子，得到灰度图像中的边缘以及边缘上所有像素点的梯度值；将灰度图像中的边缘与计算机中预先存储的电池盖板边缘图像进行对比，获取灰度图像中存在而计算机中预先存储的电池盖板边缘图像中不存在的边缘，记为疑似划痕；以疑似划痕中灰度值最小的像素点的灰度值为阈值，对灰度图像进行阈值分割；将灰度值大于等于阈值的像素点组成的区域记为疑似划痕区域。

至此，得到若干疑似划痕区域。

需要进一步说明的是，疑似划痕区域共有两种区域，一种是划痕区域、另一种是流痕区域。

步骤S002：获取疑似划痕区域边缘粗糙程度；根据疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值，获取疑似划痕区域边缘尖锐程度；根据疑似划痕区域边缘粗糙程度以及疑似划痕区域边缘尖锐程度，获取疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数。

需要说明的是，由于流痕是在涂覆或喷涂过程中形成的，因此流痕边缘特征不会非常尖锐明显，即流痕区域通常具有比较平滑的边缘特征；而对于划痕区域而言，由于划痕区域是由外力引起的表面刮擦，因此划痕区域具有粗糙和尖锐的边缘线条，即划痕区域通常具有粗糙且锐利的边缘特征，故可以根据划痕区域与流痕区域之间边缘像素点的差异，获取疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数。

具体的，对于任意一个疑似划痕区域，对疑似划痕区域中的边缘进行Freeman八连通链码操作，得到疑似划痕区域的边缘上每个像素点的链码值，由于Freeman八连通链码操作作为一种公知的技术，故在本实施例中不再赘述；根据疑似划痕区域的边缘上每个像素点的链码值，获取疑似划痕区域边缘粗糙程度，其具体的计算公式为：

；

式中，

需要说明的是，

然后将疑似划痕区域的边缘上所有梯度值相同的像素点归为同一梯度类别，得到若干梯度类别，统计疑似划痕区域的边缘上梯度类别的数量，根据疑似划痕区域的边缘上梯度类别的数量、获取疑似划痕区域边缘尖锐程度，其具体的计算公式为：

；

式中，

需要进一步说明的是，在本实施例中疑似划痕区域的边缘上的像素点，为疑似划痕区域中最外侧的像素点；

最后，分别预设疑似划痕区域边缘粗糙程度的权重值与疑似划痕区域边缘尖锐程度

；

式中，

需要进一步说明的是，疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数的值越大，则疑似划痕区域越可能为划痕区域。

至此，通过上述方法得到疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数。

步骤S003：根据疑似划痕区域内部像素点，获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数。

需要说明的是，由于电池盖板上的流痕区域在形成的过程中，会在电池盖板的表面形成微小的凹陷，因此在灰度图像中，流痕区域内部像素点的灰度变化不均匀；而电池盖板上的划痕是电池盖板与物体之间发生碰撞产生的，所以在灰度图像中，划痕区域内部像素点的灰度变化是均匀的，即划痕区域内部像素点的对比度比流痕区域内部像素点的对比度弱；同时因为电池盖板上的划痕在产生的过程中，刮去了电池盖板的表面的漆层，所以划痕区域内部像素点的灰度值比流痕区域内部像素点的灰度值低，故可以根据划痕区域与流痕区域之间内部像素点的差异，获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数。

具体的，根据疑似划痕区域内所有像素点的灰度值，结合疑似划痕区域内所有像素点的灰度值与疑似划痕区域内所有像素点灰度均值之间的差异，获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数，其具体的计算公式为：

；

式中，

需要进一步说明的是，在本实施例中疑似划痕区域内部像素点，为疑似划痕区域中除最外侧的像素点外的所有像素点；

至此，得到疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数。

步骤S004：根据疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数以及第二可能性参数，获取疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，根据疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，获取电池盖板中的缺陷区域。

需要说明的是，通过步骤S002与步骤S003，分别得到疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数与疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数；而疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数与疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数，均可在一定程度上对划痕区域与流痕区域进行区分，故可以结合疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数与疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数，准确的对划痕区域与流痕区域进行区分。

具体的，首先分别预设疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数与疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数的权重值

；

式中，

需要进一步说明的是，疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数越大，则疑似划痕区域越可能为划痕区域。

然后预设一个可能性参数阈值

通过以上步骤，完成对电池盖板中划痕区域与流痕区域的区分，达到准确检测电池盖板中的缺陷区域的目的。

请参阅图2，其示出了本发明一个实施例提供的一种电池盖板的表面缺陷视觉检测系统的结构框图，该系统包括以下模块：

图像采集模块，用于获取电池盖板的表面的灰度图像；根据灰度图像获取疑似划痕区域以及疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值；

边缘分析模块，用于获取疑似划痕区域边缘粗糙程度；根据疑似划痕区域的边缘上像素点的梯度值，获取疑似划痕区域边缘尖锐程度；根据疑似划痕区域边缘粗糙程度以及疑似划痕区域边缘尖锐程度，获取疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数；

内部分析模块，用于根据疑似划痕区域内部像素点，获取疑似划痕区域为划痕区域的第二可能性参数；

缺陷检测模块，用于根据疑似划痕区域为划痕区域的第一可能性参数以及第二可能性参数，获取疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，根据疑似划痕区域为划痕区域的可能性参数，获取电池盖板中的缺陷区域。

本实施例提出了一种电池盖板的表面缺陷视觉检测系统；通过传统方式操作下获取的疑似表面划痕区域，对其进行特征分析，结合流痕与划痕的形态及灰度特征差异综合评估当前区域为划痕缺陷的可能性；达到对缺陷区域精准检测的目的。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。