[发明专利]锂电池凹版版辊全自动清洗检测设备与方法

权利要求书

1.一种锂电池凹版版辊全自动清洗检测方法，其特征在于，包括：

版辊固定的步骤：首先，将待清洗的版辊(11)固定于芯轴(12)上，形成待清洗的版辊组件(10)；

超声清洗的步骤：清洗前，将上述版辊组件(10)放置于该清洗检测设备的清洗池(110)内，调整清洗液储存与处理系统(200)的各个电磁阀的开闭状态，使得泵(201)工作以将储液桶(203)内的清洗液泵出，经过滤器(202)过滤后经第二接口(205)和第四接口(104)，进入清洗池(110)内，并使得清洗液浸渍版辊组件(10)的至少一部分；再开启清洗检测设备，使驱动机构(130)启动以带动两包胶滚轮(121)旋转，进而使得版辊组件(10)旋转，超声发生组件工作以产生超声波，以实现超声清洗的目的，直至预定清洗时间完成；

清洗液移除的步骤，清洗完成后，调整清洗液储存与处理系统(200)的各个电磁阀的开闭状态，使得清洗池(110)内的污浊清洗液经第五接口(105)和第一接口(204)被泵(201)泵入过滤器(202)中进行过滤，过滤后进入储液桶(203)内储存，以实现将清洗池内的清洗液移除的目的；

喷淋的步骤：调整清洗液储存与处理系统(200)的各个电磁阀的开闭状态，使得泵(201)将储液桶(203)内储存的洁净的清洗液经第三接口(206)和第六接口(163)泵入清洗液分配管(161)，并经喷淋头(162)喷出，以对版辊组件(10)的表面进行喷洗；喷淋时，版辊组件(10)旋转以使喷洗均匀、彻底；

该清洗方法还包括对清洗完成的版辊进行自动检测的方法，通过Region CNN卷积神经网络进行目标的自动识别与分析，并能将相应的图像保存以利于后续追溯与算法优化；该自动检测方法具体包括：

图像采集的步骤，利用CCD线扫相机对清洗完成的版辊进行扫描，以获取其表面图像资料，扫描时版辊辅以旋转以期获取完整的表面图像资料；

灰度转换的步骤，将扫描采集到的图像转换为灰度图像，以利于后续处理；灰度转换采用图像反转、对数变换和伽马变换进行灰度转换；

对比度增强的步骤，将灰度转换后的图像进行对比度增加，采用点域运算或空域滤波实现；

中值滤波的步骤，对图像进一步进行中值滤波，以将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值；

阈值分割的步骤，通过设定不同的特征阈值，将图像像素点分为若干类，以压缩数据量、简化了分析和处理步骤；阈值根据实际需要具体设定；

腐蚀和膨胀的步骤，通过对图像进一步进行腐蚀和膨胀处理，以消除噪声、分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素；

孔洞填充的步骤，对图像进一步进行孔洞填充，以原图像的补集作为掩膜，用来限制膨胀结果；以带有白色边框的黑色图像为初始掩膜，对其进行连续膨胀，直至收敛；最后对掩膜取补即得到最终图像，与原图相减得到填充后的图像；

目标标记的步骤，将上述处理后的图像中经初步处理后的符合条件的区域标记为目标区域，并在后续通过Region CNN卷积神经网络对其进行具体识别判断，所有目标区域均识别判断后，自动检测完成；

进一步地，所述目标标记的步骤包括：

计算目标像素数的步骤，计算已标记的目标区域的像素数量，以便于后续处理；

像素数量判断的步骤，判断某一具体目标区域的像素数量是否大于50，若大于50则进行目标识别，若不满足则转去除目标的步骤以去除该目标；

去除目标的步骤，忽略该目标，不进行任何处理；

目标识别的步骤，通过Region CNN卷积神经网络判断对象目标是否为污染物；若是，转污染物识别的步骤进行识别处理，若否，转缺陷判断的步骤进行缺陷判断；

污染物识别的步骤，判断目标的像素数量是否满足：50像素1000，若满足，转变换分割的步骤进行后续处理，若不满足，保存目标形态特征和类别后，转目标剩余判断的步骤进行目标剩余判断；

缺陷判断的步骤，通过Region CNN卷积神经网络判断对象目标判断目标是否为缺陷；若是，转缺陷识别的步骤进行识别处理，若否，保存目标形态特征和类别后，转目标剩余判断的步骤进行目标剩余判断；

缺陷识别的步骤，判断目标的像素数量是否满足：像素1000；若满足，转变换分割的步骤进行后续处理，若不满足，保存目标形态特征和类别后，转目标剩余判断的步骤进行目标剩余判断；

变换分割的步骤，依次经距离变换和分水岭分割后，保存目标形态特征和类别后，转目标剩余判断的步骤进行目标剩余判断；

目标剩余判断的步骤，判断是否有未经上述处理的目标，否有，重复上述处理，若无，结束Region CNN卷积神经网络的识别判断。