張國(guó)慶，趙濤，張靜，梁俊威，邢學(xué)夢(mèng)

(天津理工大學(xué)中環(huán)信息學(xué)院機(jī)械工程系，天津，300380)

0 引言

熱電池是一種熔鹽電池，貯存時(shí)電解質(zhì)為不導(dǎo)電的固體，使用時(shí)用電發(fā)火頭或撞針機(jī)構(gòu)引燃其內(nèi)部的加熱藥劑，使電解質(zhì)熔融成為離子導(dǎo)體而被激活的一種儲(chǔ)備電池[1]。其具有可長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)存、電導(dǎo)率大、穩(wěn)定性好，不需要維護(hù)等特點(diǎn)。熱電池的錯(cuò)誤裝配將會(huì)引起使用時(shí)電池內(nèi)部短路發(fā)生燃燒或爆炸等不可挽回的后果，電池內(nèi)部短路會(huì)引起放電間隔小，電解質(zhì)分解等反應(yīng)，這些因素又與電芯的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)和制造工藝密切相關(guān)，因此熱電池的內(nèi)部裝配正確性分析及后期檢測(cè)尤為重要。

1 熱電池常見(jiàn)裝配錯(cuò)誤

標(biāo)準(zhǔn)熱電池正確裝配次序如圖1 所示，每一層從上到下按照集流片（0.1mm）、負(fù)極（0.2mm）、電解質(zhì)（0.3mm）、正極（0.2mm）、加熱藥劑（0.5mm）逐層疊加組成[2]，由于每一層都是十分細(xì)小的，裝配過(guò)程中可能出現(xiàn)各層多裝或漏裝以及次序錯(cuò)誤等問(wèn)題，這就需要后期的及時(shí)檢測(cè)，防止電池使用故障帶來(lái)的巨大損失。

圖1 熱電池X 射線圖像及正確裝配次序模型

2 圖像模板匹配算法研究

模板匹配法是一種直接的分割方法。熱電池裝配缺陷問(wèn)題僅存在于熱電池的中間電堆區(qū)域，與其他位置的結(jié)構(gòu)沒(méi)有直接關(guān)系，為了避免熱電池其他部位的X 射線影像對(duì)后續(xù)算法研究造成影響，僅提取中間電堆區(qū)域進(jìn)行研究，主體的分割思路是通過(guò)匹配得到電池堆。通過(guò)將準(zhǔn)備好的標(biāo)準(zhǔn)模板與圖中搜索的區(qū)域進(jìn)行相似比較，對(duì)比得到相似度最高的位置。基于灰度的模板匹配法，其特點(diǎn)可直接使用全部的灰度信息而不太需要提前對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理等操作。因此，相比其余模板匹配法能提高估計(jì)的精度和魯棒性。常見(jiàn)模板匹配法有方差匹配法、歸一化方差匹配法、相關(guān)性匹配法、歸一化相關(guān)性匹配法、相關(guān)系數(shù)匹配法、歸一化相關(guān)系數(shù)匹配法六種，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，選擇歸一化平方差匹配法[3]。

基于灰度的模板匹配思想，首先創(chuàng)建一個(gè)像素大小為M×N待匹配的對(duì)象即模板圖像，將和模板一樣的子窗口在原始圖像上滑動(dòng)，滑動(dòng)的順序?yàn)閺纳系较聫淖蟮接?。每次滑?dòng)將原始圖像子窗口的像素與模板基于的度量方式進(jìn)行比較，從而計(jì)算出此次滑動(dòng)的相似度。匹配完整幅原始圖像后，得到值最小的點(diǎn)，便是匹配度最高的位置，其計(jì)算表達(dá)式如下[4]:

3 伽馬（Gamma）校正算法

圖像的清晰度準(zhǔn)確性，會(huì)直接影響后續(xù)算法的準(zhǔn)確程度，所以需要對(duì)所得到的圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理。由于顯卡或顯示器的原因，實(shí)際輸出的圖像在亮度上會(huì)有偏差，即圖像上分層的黑白條紋顏色不準(zhǔn)確，而Gamma 較正就是通過(guò)一定的方法來(lái)矯正圖像的這種偏差，使所得圖像各部分的灰度區(qū)分更加明顯[5]。一般情況下，當(dāng)用于Gamma 較正的值大于1時(shí)，圖像的高光部分被壓縮而暗調(diào)部分被擴(kuò)展；當(dāng)Gamma 較正的值小于1 時(shí)，圖像的高光部分被擴(kuò)展而暗調(diào)部分被壓縮。

處理結(jié)果如圖2 所示，左側(cè)為X 光獲取原始圖像，中間為參數(shù)γ 取0.8 處理后的圖像，右側(cè)為參數(shù)γ 取0.2 處理后的圖像?？梢悦黠@看出中間圖像更為清晰，γ 取0.8 后，可以得到比原始圖像特征更為清楚的圖像。根據(jù)多次改變?chǔ)脜?shù)實(shí)驗(yàn)，這里初選γ 為0.8 對(duì)圖像進(jìn)行處理分析。

圖2 圖像伽馬（Gamma）校正處理結(jié)果

算法設(shè)計(jì)如下：

cv::Mat srcImage = imread(“1.jpg”);

通過(guò)Opencv 對(duì)圖像進(jìn)行伽馬（Gamma）校正算法處理，輸入提取后的中間電堆圖像，對(duì)比度較差的電堆圖像進(jìn)行灰度校正，為后續(xù)缺陷研究奠定了基礎(chǔ)。

4 總結(jié)

本文主要研究的是熱電池的缺陷區(qū)域提取方法，為了保證將所有的熱電池都提取缺陷區(qū)域部分進(jìn)行研究，先利用模板匹配法提取電池堆，再利用伽馬矯正算法對(duì)分辨率較低，對(duì)比度較差的電堆圖像進(jìn)行灰度校正，獲得清晰的缺陷區(qū)域圖像滿足后續(xù)缺陷檢測(cè)的需求。