圆柱形锂离子电池在生活中使用广泛,经常被应用于各式各样的电子设备中,如微打印机、高端的便携式照明设备、医疗器械等生活中常用常见的电子仪器中。在锂电池的生产制作过程中,由于生产条件的限制和工艺的不足,不可避免地会在电池端面上产生划痕、麻点、漏液等缺陷。这些带有缺陷的电池不仅会影响产品的整体质量,甚至在电池的使用过程中带来安全隐患。针对圆柱形锂电池端面的缺陷检测,依靠人工检测不仅效率低下并且易受到人的主观情绪和疲劳的影响,导致误检和漏检。为提高圆柱形锂电池的产品质量,在保证缺陷检测效率的前提下,本课题进行基于机器视觉的圆柱形锂电池端面缺陷检测方法研究。本文主要研究内容如下:分析了电池端面各个缺陷产生的原因以及危害,对电池端面图像进行预处理,采用图像分割,特征提取和模板匹配等方法进行电池端面ROI区域提取。对于端面划痕缺陷,通过分析图像的灰度分布曲线,基于凸线段相对幅值进行划痕候选像素检测,通过模板去除干扰像素并连接断裂的划痕,最终利用线性特征提取并标记划痕。对于端面麻点缺陷,在灰度分布曲线上基于局部极小值做凹线段绝对幅值分析,定位麻点的种子点,然后采用改进区域生长的方法标记麻点,对此提出两种方法分别为基于梯度的线型区域生长方法和基于面的麻点区域生长方法,经过实验测试,前者检测效果更好。对于漏液缺陷,分为两种类型,一种是轻微漏液,另一种是严重漏液。对于轻微漏液,首先利用凸线段相对幅值来定位金属孔洞边缘,为了保证边缘的连续和准确,基于灰度分布曲线提出了填平的方法对金属孔洞边缘的过渡线段进行了平滑,根据定位信息对金属孔洞轮廓进行标记,提出了两种方案对金属孔洞区域提取,最终根据灰度特征判断轻微漏液。对于严重漏液,在完成金属孔洞的轮廓定位和标记后,通过孔洞的数量特征来判断是否严重漏液。最终实验表明本文算法能较准确的检测圆柱形锂电池端面缺陷。