[发明专利]一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，在合适的光源环境下通过采集待测电池图像，并对采集到的图像进行图像预处理，得出电池的最佳效果图像和位姿图像，分别快速框选出位姿图像中的字符区域和二维码区域，快速进行OCR字符检测及匹配、二维码识别，判别出电池表面印刷合格与否。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，电池的位姿图像采用标定算法得出。

3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，快速框选出字符区域和二维码区域采用自动定位特征区域算法。

4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，电池表面印刷合格与否是通过阈值判别算法实现。

5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：采用高清工业相机采集待测电池图像，并对采集到的图像进行图像预处理，得出最佳效果图像，采用标定算法对图像进行矫正，得出最佳位姿的图像；

步骤2：针对最佳效果图像和最佳位姿图像，通过定位特征区域算法分别快速地框选出字符区域和二维码区域，通过OCR字符检测及匹配算法和二维码识别算法快速地进行OCR字符检测及匹配、二维码识别；

步骤3：通过阈值判别算法判别出电池表面印刷合格与否。

6.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1中，图像预处理包括图像灰度化处理、图像自动阈值处理、图像形态学处理和图像中值滤波处理。

7.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，图像形态学处理包括图像形态学膨胀和图像形态学腐蚀。

8.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤2中，定位特征区域算法包括字符区域定位算法和二维码区域定位算法。

9.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤3中，通过阈值判别算法判别出电池表面印刷合格与否，包括如下步骤：

步骤31：当读取二维码时，判断二维码是否可读，如果二维码可读则返回变量a＝1，否则返回a＝0；

步骤32：OCR字符区域和二维码区域同时进行检测，将OCR字符检测与模板字符进行匹配，判断是否大于某个匹配数值，如果大于匹配数值则返回变量b＝1，否则，返回b＝0；

步骤33：将OCR字符检测返回变量与二维码是否可读返回变量进行与门运算c＝a*b；

步骤34：返回最终与门运算结果，如果结果为c＝1，则表示产品合格，否则产品不合格并发出警报信息。

10.一种如权利要求1-9任意一项所述的基于机器视觉的电池表面标识缺陷检测系统，其特征在于，包括图像预处理模块、图像定位识别模块和图像检测结果显示模块，所述图像预处理模块与所述图像定位识别模块电连接，所述图像定位识别模块与所述图像检测结果显示模块电连接。