基于机器视觉手机电池尺寸检测研究

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1、ADissertationinTechnologyofComputerApplicationT髓DETECTIONOFBATTERYSIZEBASEDONⅣ睑CHD厄VISIONCandidate：LiuYufengSupervisor：ChenHuiCollegeofComputerScienceandEngineeringAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo．168，ShungengRoad，Huainan，232001，P．R．CHINA独创性声明本人声

2、明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得塞徵垄王太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：主迫量睦日期：必』月』日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塞徽堡王太堂有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于塞徵堡王太堂。学校有

3、权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：多1型啐签字日期：2口，罗年∥月g日导师签名：两奄签字日期．驯；年嘲铀摘要随着机器视觉技术的发展，机器视觉已被广泛应用于工业产品的尺寸测量、产品的分选、焊接和深度估计等应用中。机器视觉技术的应用能够有效提高操作人员的工作效率和参数测量的准确性。本文

4、利用机器视觉技术，设计和开发出一款手机电池尺寸检测系统。该检测系统包括锂电池工作台运动控制模块、电池图像采集模块和图像处理模块。本文首先介绍了运动控制模块的组成和系统运动控制工作原理，分析了运动控制器与驱动器和其他接入设备之间的信号传输以及用于测量锂电池尺寸的机械结构，并实现了运动控制软件的设计。其次详细阐述了检测系统中的图像采集模块的构成和工作机理，在图像采集模块中对相机的工作模型，图像采集方式进行了深入分析，在图像处理模块中详细分析了电池尺寸特征提取算法，并研究了电池尺寸图像的处理方法。最后，通过

5、对系统实验测试，给出了电池尺寸的实验结果和测量精度分析。本文中的锂电池长宽尺寸和厚度图像获取分别采用一部工业相机和一部3D相机来实现，系统涉及的主要技术包括相机的标定方法、相机镜头径向畸变的处理、数字图像的边缘特征提取算法。通过系统实际测试锂电池尺寸与标准锂电池的尺寸的比较，电池尺寸测量的误差在0．04m以内，能够满足手机锂电池测量精度需求，测量的工作效率和精度比传统的手工方法测量方法有了显著的提高。图：37表：11参：30关键词：机器视觉；边缘检测；特征提取；标定方法AbstractWiththed

6、evelopmentofMachinevisiontechnology，Machinevisionhasbeenwidelyusedinmanyareas，forexample，themeasurementofthesizeoftheindustrialproducts，theproductssorting，weldinganddepthestimation，andSOon．TheapplicationofmachinevisiontechnologyCanimprovetheefficiencyof

7、theoperatorsandtheaccuracyoftheparametermeasurementeffectively．Inthispaper,wemakeuseofMachinevisiontechnologytodesignanddevelopadetectionsystemofmobilephonebatterysizes．Thedetectionsystemconsistsofthreemodules：themovementcontrolofthelithiumbatteryworkbe

8、nch，theimageacquisitionofthebatteryandtheimageprocessing．Firstofthispaperintroducesthecompositionofthemotioncontrolmoduleandtheworkingprincipleofmotioncontrolofthesystem，analysisthetransmissionofsignalsbetweenthemotioncontroller，