导读:本文包含了电池在线检测系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:在线,电池,锂电池,视觉,检测系统,缺陷,机器。
电池在线检测系统论文文献综述
董文浩[1]（2019）在《基于机器视觉技术的托盘中电池在位信息在线检测系统》一文中研究指出本文提出了一基于机器视觉技术检测托盘中电池在位信息的方法。电池托盘到达图像采集位置时,触动行程开关,系统开始进行图像采集,然后系统对采集到的图形进行预处理,识别出托盘中的电池,得到托盘中电池的数量,并根据电池在图像中的中的坐标信息,计算获得电池在托盘中的位置信息,然后将电池的数量以及在托盘中的位置信息上报给中控系统,以供后续的生产过程使用。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年07期）
李仁杰,马鼎,吴定祥,唐立军[2]（2019）在《基于Zynq的电池极片涂覆层在线检测系统设计》一文中研究指出针对传统锂离子动力电池极片涂覆层检测系统实时性低、漏检率高、体积大、成本高等问题,提出一种基于线阵CCD+Zynq的电池极片涂覆层在线检测系统。系统采用高分辨率线阵CCD(TCD1503D)传感器采集电池极片涂覆层图像,利用Zynq的PL(FPGA)端完成图像预处理,再通过AXI总线将预处理数据存储至共享DDR,并利用PS(ARM)(本文来源于《电子世界》期刊2019年06期）
郝敬举[3]（2018）在《太阳能电池片串焊质量在线检测系统》一文中研究指出为了解决能源问题与环境污染问题,很多国家都在努力寻找新能源代替煤、石油、天然气等不可再生能源,太阳能作为一种清洁可再生能源,储量可谓取之不尽,用之不竭,并且太阳能从发电、传输到使用过程中基本不会产生污染,因而备受各个国家的青睐。进行太阳能发电的主要途径是太阳能电池的光生伏特效应,太阳能电池片的质量直接影响到了太阳能电池的发电效率。采用机器视觉方法对电池片进行检测是目前比较流行的检测方式,与人目检测相比,机器视觉检测效率高、准确度高、漏检率低、成本低;与传统的接触式检测方式相比,机器视觉检测方式不会对电池片造成二次损伤。本文针对太阳能电池片串焊过程中各种缺陷的特征,设计出了科学的图像采集方案,该方案采用红、白两套光源按照不同的方式分别进行打光,并用500W像素彩色工业CCD相机对串焊过程中的电池片进行采集。白色光源垂直向下照射采集到的彩色图像用以检测电池片中的崩边、片间距不良、断栅、错角、脏污和色差缺陷,红色光源低角度入射采集到的灰度图像用以检测露白缺陷。本文设计出了电池片串焊质量在线检测的图像预处理算法,采用双边滤波的方式去对太阳能电池片图像进行滤波;采用迭代加速的最大类间方差法进行图像分割,并用仿射变换对图像中电池片的位姿进行调整,以便进行缺陷检测;采用加速的中值滤波算法祛除电池片上的栅线信息,防止栅线在色差检测中带来的干扰。本文设计出了太阳能电池片串焊质量在线检测的算法和软件系统,采用了基于金字塔加速的归一化互相关匹配法进行电池片定位,在保证定位精度不变的前提下,大大的提高了匹配的速度。在进行露白检测的过程中提出了基于辉光效应的高斯拟合亚像素检测方法,使露白检测的测量精度大大提高。在表面脏污缺陷分类的过程中,提取了图像的方向梯度直方图特征并用支持向量机进行训练分类,分类的准确度较高。同时,系统对于电池片串焊过程中出现的其他缺陷也分别制定了可行的检测方案。经过现场测试,该太阳能电池片串焊质量在线检测系统能够满足生产现场的准确度要求和实时性要求,填补了在电池片串焊过程中进行串焊质量检测的空白,具有极高的应用价值。(本文来源于《山东大学》期刊2018-05-20）
王润泽[4]（2018）在《动力锂电池正负极缺陷在线检测系统关键技术研究》一文中研究指出在锂电池的生产过程中,电池正负极会出现各类缺陷,造成极大的安全隐患。实际生产中常用人工检测的方式来检测锂电池正负极缺陷,易出现漏检情况且效率不高。本文以18650型动力锂电池为研究对象,提出了锂电池正负极图像的预处理算法,并针对正负极图像的不同特点提出了不同的分类算法,搭建了动力锂电池正负极在线检测系统。主要工作及研究成果如下:(1)分析了锂电池正负极的缺陷种类,根据检测要求,规划设计了检测算法整体框架。结合实际需求选择了合适的光源类型、照明方式,确定了工业相机所需的硬件指标。搭建了由工业相机、工业光源等组成的视觉系统,采集了后续处理所需的锂电池图像。(2)为提高锂电池正负极图像的质量,提高识别效果,提出了适用于锂电池正负极图像的图像预处理算法,主要包括高斯去噪算法、基于改进频域函数的同态滤波算法、Sobel边缘检测算法和自适应阈值的二值化算法。实验表明:图像经过处理后,噪声减少,亮度和对比度得到改善,边缘信息和缺陷特征得到显着增强。(3)分析了图像的各类特征量,选取了其中四类数据为特征量。对电池正负极采取不同的分选策略,使用支持向量机对图像进行分类,通过交叉验证法选择分类器参数,并将本文分类方法与BP神经网络、人工免疫算法进行对比。实验表明:基于支持向量机的分类算法对锂电池正负极的检测效果较好,准确率较高且很少出现缺陷漏检。(4)设计并搭建了动力锂电池正负极缺陷在线检测系统硬件和软件平台。在缺陷在线检测系统实验平台上验证了上述图像预处理算法、分类策略和图像分类算法。实验表明:本文提出的检测算法能够适应不同的工作环境,对比本文算法与传统算法、人工检测方法的准确率、安全性和检测速度,除对电池正极的检测效率略低于传统检测算法外,其余指标均有一定程度的提高。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2018-05-01）
王建裕[5]（2017）在《电池外观在线视觉检测系统的研发与应用》一文中研究指出电池外观在线视觉检测系统主要是对碱性电池流水线封口成型工序后对电池负极进行检测,通过高精度高速CCD相机替换传统的人眼,对电池负极所有的不良品进行识别,能够有效的降低流水线的次品率、提高运行效率。目前国内最快的碱性电池生产线的速度超过了 600只/分,传统通过肉眼观察电池外观好坏的方法,不仅需要较高的人力成本而且效率低下、无法实现全检,并且也不能及时发现设备异常。随着计算机技术和视觉技术的飞速发展以及人工成本的不断提高,视觉传感器在自动化领域的应用越来越广泛和热门。基于此,本文设计了一套安装在封口成型工序后的高速CCD视觉检测系统,用于每一个电池的在线检测,还设计了一套自动剔除装置,所有通过CCD检测到的不良品都将会被自动剔除。论文的主要工作如下:1.根据不同类型的电池缺陷,设计了多种图像处理比对算法,分类进行运算和处理,确保了各种不良产品都能被准确地检测。2.为了较好地排除外界光源对视觉系统的干扰,设计了一个在同一个工位采用两个大小不同的环形LED的光源系统,使得成像后的图片基本满足需求,有效降低误检率。3.通过IO信号将视觉系统与PLC进行连接,并且开发PLC程序控制视觉触发,然后根据系统的反馈信号进行相应的运算,实现实时处理。目前,该本文研发的系统已在浙江野马电池有限公司投入使用,极大地提高了生产线的生产效率。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2017-12-01）
胡乃龙[6]（2017）在《基于机器视觉的碱性电池涂胶缺陷在线检测系统的研究与设计》一文中研究指出碱性电池作为一种日常生活中不可或缺的产品,它的质量直接关乎到人们的身体健康。如果出现漏液现象将产生很严重的影响,因此在当下高速的自动化生产过程中,快速的把缺陷电池剔出来将会减少很多损失。本文研究碱性电池生产线中电池涂胶环节,针对电池涂胶的一些缺陷进行深入的探究,对电池涂胶质量的关键技术进行研究,设计了一套基于机器视觉的碱性电池涂胶缺陷在线检测系统。本文设计的检测系统,以工业控制可编程逻辑控制器为主控制器,来执行相应的工作,采用视觉传感器作为图像处理模块,对电池涂胶图片进行分析和特征提取,最后做出判断,将结果通过人机界面显示出来。主控制器对视觉传感器进行控制,来实现碱性电池涂胶缺陷的在线实时检测,将视觉传感器分析出来的结果转化为剔除机构的机械运动,将不合格产品从生产线上剔除。本文以涂胶后的碱性电池为研究对象,对电池图像首先进行图像灰度化,把彩色图像转化为便于分析的灰度图像,然后进行图像预处理,再对缺陷特征进行提取,最后进行缺陷检测以及缺陷模式的识别,对其中涉及的算法进行了深入的研究,并对各处理算法做了对比,选择出对于本检测系统最适合的中值滤波、图像分段灰度变换法等算法。针对预处理后的图像中缺陷,采用了多级图像检测算法进行缺陷检测和识别,并确定缺陷检测流程。根据碱性电池生产的实际条件和要满足的缺陷检测要求,在原有生产线的涂胶机硬件平台上设计了碱性电池涂胶缺陷在线检测系统的总体结构,详细介绍了整个系统的硬件设计和软件模块设计。为了验证本文设计的系统能够稳定快速检测,在离线状态下进行调试,在工厂在线状态下进行自动检测实验。通过大量的实验验证,本文设计的碱性电池涂胶缺陷检测算法对涂胶缺陷的识别率高、准确率高,能够满足预期提出的检测要求,则该系统的相关技术和提出的检测方法是有效可行的。该检测系统最终应用在实际电池生产线上。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-04-01）
杨申申,胡震,王璇,王磊[7]（2016）在《基于CAN总线的深海锂电池在线检测系统设计》一文中研究指出基于水下机器人使用的电源容量大、电压高、数量多的特点,该文介绍了应用于光纤遥控水下机器人的深海锂电池在线检测系统。系统中每块电池采用一个监控节点,对电池的温度、电压等信息进行实时检测,并通过CAN网络发给控制系统。文中给出了系统的硬件电路和软件设计。经模拟压力试验和实际工作考核,表明该系统可以应用于水下机器人锂电池的检测。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2016年08期）
耿路军,王永强,许增朴,周聪玲[8]（2015）在《锂电池绝缘片安装缺失在线检测系统的设计》一文中研究指出在锂电池生产过程中,绝缘片安装是关键工序。然而在实际生产中,存在安装缺失现象,需要进行安装工序后的在线检测。针对传统人工检测方法的低效率及不确定性,提出了利用机器视觉代替人工视觉实现锂电池绝缘片安装缺失的检测方法,并设计了相应的在线自动检测硬件和软件系统。通过实验验证了该系统的有效性和绝缘片缺失检测算法的可行性。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2015年05期）
殷苏民,王祖声,吴国平,朱锦萍[9]（2014）在《碱锰电池综合参数在线检测系统设计》一文中研究指出为了更好地实现碱锰电池生产线电池参数的在线检测,设计了一种排列式碱锰电池综合参数在线检测系统。首先分析目前碱锰电池生产线对电池质量控制的需求;其次提出了排列式在线检测方法,并进行测量方案和软硬件系统设计,包括系统的结构方案设计、硬件选型、现场总线组网、PLC和触摸屏程序设计;最后对试制设备进行调试,并对试制结果进行分析。试制设备经过调试,电池重量和开路电压的测量精度以及检测速度都满足了目前碱锰电池生产线的需求。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2014年08期）
范丽[10]（2014）在《电池性能在线检测系统的研究与设计》一文中研究指出电池是人们日常生活中必备的消费品。很多便携式电器以及家电都需要大量的电池。碱锰电池作为现代的高性能的电池,具有很高的性价比,其发展速度惊人,其内在质量也在不断的提高,市场面非常的广泛,受到越来越多的消费者的亲睐,现在已经成为民用电池的主导产品之一。所以电池行业的发展以及电池性能的好坏直接关系到消费者的利益。因此在出厂前对电池的性能进行检测是必不可少的。传统的检测方法是用人工检测,速度慢,误差也大,这样严重的阻碍了我国电池行业的发展。随着科学技术的发展,计算机的发展取得了很大的成就,单片机的自动检测技术在电池行业得到了广泛的运用。本文主要对电池性能在线检测的系统做了研究与设计.首先详细介绍了整个系统的构建、工作原理,其次重点阐述了检测设备的硬件电路设计、软件设计以及上下位机的通信程序的设计,最后还综合讲述了软硬件的抗干扰措施及其实验数据的分析。本设计选用宏晶公司的STC90C516RD+单片机作为主控芯片,以普中科技的HC6800开发板为主体,设计制作了开路电压、短路电流检测电路,数据采集电路,按键电路,信号隔离电路,电源电路。软件包括单片机控制部分的程序以及上下位机通信的程序。单片机控制部分程序包括：初始化模块、按键模块、电池检测模块、AD转换模块、显示模块等部分组成。上下位机通信软件设计主要采用VC++6.0提供的通信控件MSComm来实现下位机与上位机之间的数据通信。该系统实现了对电池二参数的自动检测,克服了人工检测的缺点,提高了生产效率,节省了劳动力。通过各项调试表明,该系统能够基本满足设计要求。(本文来源于《西安工业大学》期刊2014-04-28）
电池在线检测系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统锂离子动力电池极片涂覆层检测系统实时性低、漏检率高、体积大、成本高等问题,提出一种基于线阵CCD+Zynq的电池极片涂覆层在线检测系统。系统采用高分辨率线阵CCD(TCD1503D)传感器采集电池极片涂覆层图像,利用Zynq的PL(FPGA)端完成图像预处理,再通过AXI总线将预处理数据存储至共享DDR,并利用PS(ARM)
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电池在线检测系统论文参考文献
[1].董文浩.基于机器视觉技术的托盘中电池在位信息在线检测系统[J].电子技术与软件工程.2019
[2].李仁杰,马鼎,吴定祥,唐立军.基于Zynq的电池极片涂覆层在线检测系统设计[J].电子世界.2019
[3].郝敬举.太阳能电池片串焊质量在线检测系统[D].山东大学.2018
[4].王润泽.动力锂电池正负极缺陷在线检测系统关键技术研究[D].中国矿业大学.2018
[5].王建裕.电池外观在线视觉检测系统的研发与应用[D].浙江工业大学.2017
[6].胡乃龙.基于机器视觉的碱性电池涂胶缺陷在线检测系统的研究与设计[D].江苏大学.2017
[7].杨申申,胡震,王璇,王磊.基于CAN总线的深海锂电池在线检测系统设计[J].自动化与仪表.2016
[8].耿路军,王永强,许增朴,周聪玲.锂电池绝缘片安装缺失在线检测系统的设计[J].自动化与仪器仪表.2015
[9].殷苏民,王祖声,吴国平,朱锦萍.碱锰电池综合参数在线检测系统设计[J].机械设计与制造.2014
[10].范丽.电池性能在线检测系统的研究与设计[D].西安工业大学.2014
论文知识图
