圆柱锂电池底部的金属表面被挤压，形成凹坑缺陷，实际深度为 0.1~0.5mm，直径为 1~3mm.凹坑的形状、大小和深度各不相同。凹坑严重影响锂电池的使用性能和使用寿命，因此凹坑是检测圆柱形锂电池缺陷的重要指标之一。目前，圆柱形锂电池的凹坑主要依靠人工检测。由于人眼容易识别凹陷较大的深坑，难以区分变形较小的浅坑，人工检测存在误检率高、漏检率高等问题。

基于X射线检测技术的检测算法具有效率高、非接触性高、精度高的优点。但从目前掌握的文献来看，由于浅坑信号较弱，受干扰因素影响较大，检测圆柱形锂电池端面凹坑缺陷的研究相对较少，实际应用非常有限。

由于圆周表面相对光滑，金属表面粗糙度大，反射不均匀，干扰严重，一般方法不适合低信噪比金属表面图像与大量干扰因素。

通过建立参考面图像和利用凹凸曲线段特征的检测方法，对圆柱锂电池端面凹坑检测算法的研究较少。首先，根据坑成像原理，通过同一个锂电池 6 张X根据误差分析理论，提取灰度分布曲线的平均偏差，反映位于金属表面边缘的浅坑和凹坑信息，然后根据灰度分布曲线中凹坑的形状提取凹凸曲线段的峰谷差和宽度比，最后采用 BP 建立神经网络方法检测模型，实现凹坑检测。

根据浅凹坑和干扰信号的特点，基于平均偏差特征和凹凸曲线段特征的凹坑检测算法如下：

1) 针对的问题,浅坑不能正确呈现在一定的光源的角度,导致漏检,通过拍摄6图像在同一个锂电池在不同的光源的角度,使明暗交替变化的特征在坑,有效地解决了浅坑的问题;

2) 采用时域平均值和异常值消除方法建立参考面图像。根据误差分析理论，提取灰度分布曲线的平均偏差特征。结果表明，该方法可以有效解决浅坑对比度低的问题，也可以解决金属表面边缘凹坑的漏检问题。

3) 为了进一步区分浅坑和噪声，从方法的基本原理出发，重点介绍了凹凸曲线段的组合算法，并对不均匀的光进行了校正。提取的峰谷差和宽度比特征数据可以满足本文的检测要求；

4)输入建立的平均偏差、峰谷差和宽度比BP通过测试现场采集的图像，在神经网络模型中进行训练。结果表明，本算法没有漏检和误检，可广泛应用于强干扰信号下弱信号的在线检测。

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