【摘 要】
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国内废旧铅酸电池回收效率较低,仍停留在人工分拣与回收处理阶段。为此,提出一种基于机器视觉的智能拆解方法。通过工业相机采集铅酸电池图像后,通过去噪、二值化、连通域提取、边缘检测与作边缘最小外接矩形完成尺寸检测,通过HSV色彩分割、Blob连通域检测完成槽数检测,依据所得的相关检测信息控制切割机对废旧铅酸电池进行切割与回收,实现了高速、高精度检测,提高了电池的回收率及回收效率,减少了对环境造成的污染。
【机 构】
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武汉科技大学,冶金装备及其控制教育部重点实验室,湖北武汉430000;武汉科技大学,机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北武汉430000
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国内废旧铅酸电池回收效率较低,仍停留在人工分拣与回收处理阶段。为此,提出一种基于机器视觉的智能拆解方法。通过工业相机采集铅酸电池图像后,通过去噪、二值化、连通域提取、边缘检测与作边缘最小外接矩形完成尺寸检测,通过HSV色彩分割、Blob连通域检测完成槽数检测,依据所得的相关检测信息控制切割机对废旧铅酸电池进行切割与回收,实现了高速、高精度检测,提高了电池的回收率及回收效率,减少了对环境造成的污染。
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