液晶屏表面缺陷视觉检测
图像处理算法及软件实现
基于机器视觉的液晶玻璃表面缺陷在线检测系统，其技术要求主要是实时性、准确性和可靠性，因此相应的算法研究和软件设计必须围绕这些要求展开。实时性，是指检测系统的采集速度能够满足玻璃的运行速度(即采集实时性)，并且能在每帧图像的采集时间内完成数据的传输、存储、分析处理及结果输出(处理实时性)。由此要求检测算法的运行速度必须足够快，软件流程尽量简洁；所谓准确性，是指检测系统所采用的算法应能对所采集图像中的不同类型缺陷在给定精度条件下都能准确检出，并且不误检；所谓可靠性，则是指检测系统的算法和软件要具有鲁棒性，即能长时间运行并保证得到正确结果，而软件需要在满足算法目标的同时，具有bugs少，消耗内存少等要求。
图像处理算法
目标提取：目标提取完成对缺陷的准确提取。实时采集的液晶玻璃基板图像由于受光源以及采集系统自身系统如大镜头的光学畸变)的影响，图像灰度值曲线会出现干扰信号。因此需要对图像进行预处理分割。采用了全局阈值[3，4]技术处理及信号放大，使灰度图像背景与缺陷分割开，为图像的特征提取做准备。如图示5种典型缺陷处理后的灰度图像，进行全局阈值处理后，瑕疵视觉检测，背景灰度值为128，缺陷被很好的分割开来。
锂电池表面缺陷视觉检测
锂电池CCD视觉系统表面缺陷检测的关键作用
目前国际知名品牌的动力电池厂家如LG化学，三星SDI，松下电池，国内一线锂电池厂商如ATL，CATL，力神电池，视觉检测，中航锂电，光宇集团等均已逐步普及CCD视觉系统在线表面缺陷检测。这些知名品牌不惜投入大量资金，引入各种先进的CCD视觉检测系统，为的就是保证把每一颗出厂的锂电池的危险有所下降，表面缺陷视觉检测，为锂电池的安全生产和使用提供强有力的保驾护航。 超音速CCD视觉系统在实际生产过程中主要提供以下强大的功能。
1） 在极片运动速度高达80米/分的情况下，仍可稳定检测各类表面缺陷，人眼无法如此快速反应。
2） 根据不同的CCD相机硬件配置，大于0.1mm的缺陷均可稳定检测出来。
3） 能够实现大数据管理，无缝对接MES系统，例如数据的自动存储，缺陷的分类统计，给工艺的改良和生产的可追溯性提供重要的数据支撑。
4） 实现人工智能学习，对不断变化的工艺衍生出各种缺陷类型，该图像软件系统可以实现一定程度的人工智能学习，该功能让锂电池生产检测向智能化迈进了一大步。
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