18650型锂电池数据信息以条形码的形式被喷印在电池表面,在电池“身份识别”时需要读取条码内容。传统条码读取方式是使用条码扫描器,该方法识别条码自由度小且读取效率低,不适合工业应用。本文基于机器视觉的方式对锂电池条形码进行读取,通过对滚动锂电池图像的特征分析,提出了一种改进适合锂电池快速定位的模板匹配算法,分离出锂电池,然后针对其表面条码分布特征提出了条码定位和识别的算法,并搭建了锂电池条形码快速识别系统。主要研究内容如下:(1)分析圆柱状锂电池外观特征及批量锂电池运动情况,根据条形码识别要求,进行条码软件识别系统的整体框架搭建和图像采集系统的硬件选型与结构设计。搭建由工业相机、工业光源等组成的视觉系统,采集了滚动的锂电池图像。(2)对采集的图像预处理,包括图像灰度化、二值化和数字形态学处理,然后构建图像金字塔模型,对批量锂电池进行初步定位。为解决倾斜、变形锂电池的快速定位问题,提出了一种改进的模板匹配算法,该算法使用线性扫描计算出电池倾斜角,旋转锂电池,然后使用双模板精确定位出锂电池,并验证了该算法的实用性。(3)提取出定位后的锂电池,并判断锂电池表面条码有无,对条形码进行定位和识别。采用基于条码图像分布特征进行定位,并对畸变条码进行矫正;分析了锂电池条形码类型,选定条码图像处理方法,利用条空平均值的算法对锂电池条形码进行识别,并分析识别结果。(4)设计并搭建了锂电池条形码快速识别系统硬件和软件平台。在锂电池条码识别系统平台验证了锂电池定位算法与条形码定位、识别算法。通过改变滚动电池的倾斜角,使用本文算法与对比算法实验,验证本文算法适用性与优越性;然后调整单次识别的锂电池数量和滚动平台倾斜角,寻找识别效率最优组合。该论文有图61幅,表12个,参考文献92篇。