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基于小波阈值与区域分裂合并的锂电池极片缺陷检测方法
文献摘要：
针对锂电池在工业生产时极片上产生的低对比度缺陷难以检测的问题,提出了一种基于小波阈值与区域分裂合并的锂电池极片缺陷检测方法.首先对锂电池极片缺陷图片进行感兴趣区域(ROI)提取,并采用小波阈值对图像进行去噪;其次通过直方图正规化来增强图像,突出缺陷特征,并利用区域分裂合并算法实现缺陷分割;最后通过形态学来对缺陷区域进行填充,并采用高斯差分(DOG)算法进行缺陷检测.结果表明,该算法对极片涂布区域背景上难以辨别的黑斑、漏金属、刮痕和白斑等缺陷有较精确的检测效果,且对工业中的锂电池缺陷检测工作具有一定意义.
文献关键词：
锂电池极片;缺陷检测;小波阈值;区域分裂合并
中图分类号：
作者姓名：
毛伟生;李林升;周文一;陶怡帆
作者机构：
上海电机学院电气学院 上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]毛伟生;李林升;周文一;陶怡帆-.基于小波阈值与区域分裂合并的锂电池极片缺陷检测方法)[J].国外电子测量技术,2022(08):46-53
A类：
区域分裂,区域分裂合并
B类：
于小波,小波阈值,锂电池极片,缺陷检测方法,产时,低对比度,感兴趣区域,ROI,去噪,直方图,正规化,增强图像,出缺,缺陷特征,算法实现,缺陷分割,学来,高斯差分,DOG,对极,涂布,区域背景,辨别,黑斑,刮痕,白斑,检测效果,电池缺陷,缺陷检测工作
AB值：
0.307316
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