用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，提出了用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法，包括：获取流延区域图像的灰度流延图像；在灰度流延图像中根据所有像素点的当前梯度得到所有非边缘像素点，在所有非边缘像素点中，得到每个像素点的第一均值和第二均值，根据每个像素点的第一均值和第二均值得到每个像素点的sobel卷积因子，并得到每个像素点的最终梯度；根据最终梯度获得孔隙真实边缘点；根据孔隙真实边缘点与竖直方向最相邻的边缘像素点的距离获得距离序列，对所有距离序列进行聚类获得孔隙均匀性；根据不同时刻的孔隙均匀性计算得到流延厚度均匀性，并对其进行检测。本发明专利技术可以更精确的提取出边缘像素点。发明专利技术可以更精确的提取出边缘像素点。发明专利技术可以更精确的提取出边缘像素点。

【技术实现步骤摘要】
用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法。

技术介绍

[0002]锂离子电池是现代高性能电池的代表，由正极材料、负极材料、隔膜、电解液四个主要部分组成。其中，隔膜是一种具有微孔结构的薄膜，是锂离子电池产业链中最具技术壁垒的关键内层组件，即隔膜质量直接影响锂电池质量。隔膜生产过程主要为投料、流延、拉伸，其中拉伸过程指对流延片进行拉伸从而获得隔膜产品，此时流延的厚度均匀性直接影响拉伸效果，从而影响隔膜质量，所以为了控制隔膜质量，在拉伸之前首先需要进行流延厚度均匀性检测。
[0003]锂电池隔膜生产中的流延是通过混合原料挤压生成的，所以其本身具有薄片特征，即一般无法直接从流延本身进行厚度检测。但是流延拉伸过程中流延厚度影响着拉伸所产生的孔隙特征，所以本专利技术利用流延拉伸所产生的孔隙均匀性反应流延厚度均匀性，所以首先需要获得孔隙边缘。对于流延拉伸图像中孔隙的获取现有技术主要利用边缘检测技术，比如sobel算子，但是当前的流延孔隙中存在着粘连带对孔隙真实边缘检测的影响，所以本专利技术根据粘连带与现有孔隙的位置关系，改进sobel算子，以获得所有孔隙边缘，即获得孔隙真实边缘。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法，以解决现有的流延厚度检测精度较低的问题，所采用的技术方案具体如下：
[0005]第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法，该方法包括以下步骤：
[0006]获取相机拍摄图像分割后的流延区域图像，获取流延区域图像的灰度流延图像；
[0007]获得灰度流延图像所有像素点的第一梯度，根据所有像素点的第一梯度得到灰度流延图像的边缘像素点，获取除了边缘像素点以外的所有非边缘像素点，对于所有非边缘像素点中的每个像素点，获得每个像素点水平方向相邻的N0个像素点的第一梯度值均值作为第一均值，获得每个像素点竖直方向相邻的N0个像素点的第一梯度值均值作为第二均值，获取灰度流延图像中第一梯度最大值，分别令第一均值和第二均值与梯度最大值相比得到第一比值与第二比值，根据第一比值与第二比值得到第一权重因子，根据第一权重因子得到第二权重因子得到每个像素点的卷积因子权重，根据每个像素点的卷积因子权重获取所有非边缘像素点中每个像素点的sobel卷积因子；
[0008]根据灰度流延图像所有非边缘像素点中每个像素点的sobel卷积因子获取得到每个像素点的第二梯度，根据每个像素点的第二梯度以及每个像素点的同行相邻非边缘点已知第二梯度的均值获得最终梯度，根据最终梯度获得属于已知孔隙边缘与粘连带的连接像
素点，结合灰度流延图像的边缘像素点获得孔隙真实边缘点；
[0009]根据孔隙真实边缘点与竖直方向最相邻的边缘像素点的距离获得距离序列，对所有距离序列进行聚类获得孔隙均匀性；
[0010]根据不同时刻的孔隙均匀性计算得到流延厚度均匀性，并对其进行检测。
[0011]优选的，所述根据第一权重因子与第二权重因子得到每个像素点的卷积因子权重的计算方法为：
[0012][0013]式中，D
i，l
表示第i个像素点水平方向相邻的第l个像素点的第一梯度值，D
max
表示图像中第一梯度值的最大值，D
i，h
表示第i个像素点竖直方向相邻的第h个像素点的第一梯度值，b
i
表示第一权重因子，为第i个像素点选取水平及竖直方向的像素点数量；
[0014]a
i
＝|2
‑
b
i
|
[0015]a
i
表示第二权重因子。
[0016]优选的，所述根据每个像素点的第二梯度以及每个像素点的同行相邻非边缘点第二梯度的均值获得最终梯度的计算方法为：
[0017][0018]式中，D
′
i，l
示与第i个像素点同行的非边缘像素点第二梯度，表示第i个像素点同行相邻的N
′1个非边缘像素点第二梯度的均值，D
′0为认为设定非边缘像素点梯度阈值，D
″
i即非边缘像素点最终梯度。
[0019]优选的，所述孔隙均匀性的计算方法为：
[0020][0021]式中W表示孔隙的均匀性，d0即表示对应聚簇中心，d
j
表示第j个孔隙真实边缘像素点与竖直方向最相邻的边缘像素点的距离，n表示孔隙真实边缘像素点的数量。
[0022]优选的，所述流延厚度均匀性的获得方法为：
[0023]获取流延开始拉伸时刻的时间以及流延结束拉伸时刻的时间，另在拉伸过程中每时刻的时间和该时刻的孔隙均匀性相乘得到每个时刻的流延厚度均匀性，再将从开始时刻到结束时刻每时刻的流延厚度均匀性相加比上开始时刻到结束时刻的时间得到流延厚度均匀性。
[0024]本专利技术的有益效果是：确定孔隙的产生于流延厚度之间的关系，且利用微分的思想确定孔隙与流延局部厚度的关系，从而可以将流延厚度转换为孔隙特点，便于直接从图像中进行识别。利用sobel算子在竖直方向的梯度，获得水平方向的孔隙边缘，更加能够体现出拉伸对孔隙的影响，减少其他方向梯度对孔隙边缘的影响。利用sobel卷积因子的不同
权值，首先放大了已知孔隙边缘与粘连带连接处像素点中邻近与孔隙的像素点梯度，然后利用已知孔隙边缘与粘连带连接处像素点中同行位置关系，在非边缘像素点中反应出已知孔隙边缘与粘连带连接处像素点梯度关系，从而确定了已知孔隙边缘与粘连带连接处像素点，从而获得孔隙真实边缘。通过孔隙边缘像素点之间的聚类中聚簇点之间的关系，反应孔隙均匀性，避免了在所有边缘像素点所反映的孔隙大小和孔隙之间的筛选，即更加便捷的获得孔隙的均匀性。
附图说明
[0025]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026]图1为本专利技术的一个实施例所提供用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法的流程示意图；
[0027]图2为sobel算子卷积因子；
[0028]图3为孔隙边缘图。
具体实施方式
[0029]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0030]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法流程图，该方法包括以下步骤：
[0031]步骤S001、在隔膜生产中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取相机拍摄图像分割后的流延区域图像，获取流延区域图像的灰度流延图像；获得灰度流延图像所有像素点的第一梯度，根据所有像素点的第一梯度得到灰度流延图像的边缘像素点，获取除了边缘像素点以外的所有非边缘像素点，对于所有非边缘像素点中的每个像素点，获得每个像素点水平方向相邻的N0个像素点的第一梯度值均值作为第一均值，获得每个像素点竖直方向相邻的N0个像素点的第一梯度值均值作为第二均值，获取灰度流延图像中第一梯度最大值，分别令第一均值和第二均值与梯度最大值相比得到第一比值与第二比值，根据第一比值与第二比值得到第一权重因子，根据第一权重因子得到第二权重因子，根据第一权重因子与第二权重因子得到每个像素点的卷积因子权重，根据每个像素点的卷积因子权重获取所有非边缘像素点中每个像素点的sobel卷积因子；根据灰度流延图像所有非边缘像素点中每个像素点的sobel卷积因子获取得到每个像素点的第二梯度，根据每个像素点的第二梯度以及每个像素点的同行相邻非边缘点第二梯度的均值获得最终梯度，根据最终梯度获得属于已知孔隙边缘与粘连带的连接像素点，结合灰度流延图像的边缘像素点获得孔隙真实边缘点；根据孔隙真实边缘点与竖直方向最相邻的边缘像素点的距离获得距离序列，对所有距离序列进行聚类获得孔隙均匀性；根据不同时刻的孔隙均匀性计算得到流延厚度均匀性，并对其进行检测。2.根据权利要求1所述的用于锂电池隔膜生产的流延厚度均匀性检测方法，其特征在于，所述根据第一权重因子与第二权重因子得到每个像素点的卷积因子权重的计算方法为：式中，D
i,l
表示第i个像素点水平方向相邻的第l个像素点的第一梯度值,D
max
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红兵，谢红园，刘显军，戴彪，姚永来，姚元珍，李星科，白柳杨，
申请(专利权)人：河南惠强新能源材料科技股份有限公司襄阳惠强新能源材料科技有限公司合肥惠强新能源材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：