基于机器视觉的分切刀具豁口检测

新能源电池极片毛刺是导致电池短路爆炸的重要因素之一,其主要是生产过程中使用带有豁口的刀具进行分切导致,因此本文研究分切刀具豁口的高精度、快速检测算法,用于检测分切刀具豁口。首先,本文依托于一套分切刀具图像采集装置采集分切刀具边缘显微图像;其次,在刀具边缘提取方面,提出了一种改进的Zernike矩亚像素边缘算子,实现亚像素级的边缘提取,有效保留分切刀具刃口边缘特征;最后,在刀具豁口检测方面,提出了一种基于四次Hermite插值的豁口检测算子,通过预推理分切刀具初始边缘,实现分切刀具豁口检测。将本文提出的算法与PreNet检测算法和基于三次样条插值的检测算法进行对比实验,实验结果表明:本文算法实现了亚像素级别分切刀具边缘提取,速度更快,分切刀具豁口检测准确度更高。