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随着科技的进步和工业技术的不断发展，越来越多先进的检测方法正逐步应用到工业生产中，而传统的检测方式也将被取代。机器视觉作为一项先进自动化检测技术，可有效提高生产效率和工业制造水平，视觉检测可应用于产品外观缺陷自动识别。机器视觉的处理技术主要依赖于图像处理方法，而图像处理相关方法以及实用技术的不断进步，也会为机器视觉技术的发展带来动力。本课题的研究目的在于开发一种基于机器视觉的扣式电池生产线电池装配的缺陷电池的监测系统，并实现不合格品自动剔除。
本文首先对该视觉检测系统进行总体结构设计，确定了摄像机、镜头、照明系统、图像采集卡、工业计算机等硬件系统，以及MATLAB和LabVIEW的软件开发环境；其次介绍了图像处理的相关算法，并且着重介绍了图像预处理以及特征提取技术；确定了扣式电池缺陷识别方案，并详细介绍了本系统的图像采集以及人机界面建立的过程，通讯设置和系统的开发程序也做了详细的说明；最后针对系统的检测与识别的结果提出了合理的不合格电池剔除方案。本系统以OMRON PLC作为电器系统的核心控制器与计算机进行通讯，实现各个工序的协调动作。
扣式电池视觉检测系统具有良好的人机界面，操作简单，提高了生产效率，释放了劳动力，对于提高企业的自动化生产有着重要的意义。