由于一次性电池的特点决定了无法采用电学、物理学等其他检测手段对其内部结构和装配缺陷进行检测,所以,目前通用的方法是采取X射线仪成像法进行质量检测与评估。提高X射线图像的分辨率,采取合适的计算机图像处理算法实现自动检测、高分辨检测,这是相关研究领域最为感兴趣的课题,所以,本论文围绕着这一国内外热点的问题开展研究工作。本论文首先对国内外相关研究领域发表的最新研究文献进行综述,针对研究任务和目标提出用于一次性电池内部缺陷自动检测开发方案,完成热电池装配缺陷的计算机图像识别和分类的算法,并在该算法的基础上开发一款热电池X射线检测系统软件。论文在计算机算法研究方面介绍了利用图像分割法将电池堆图像完整的从热电池图像中分割出来的算法,采取了基于模板匹配算法将电池堆结构图像从热电池X图像中分割出来。基于Shi-Tomasi角点检测和旋转算法调整电池堆,经过调整之后的电池堆图像能够为后续的图像信息提取提供便利。通过对标准和缺陷的单体电池以及电池堆的灰度曲线进行分析,得到了标准电池和缺陷电池的灰度变化规律,并根据其规律设计了一种自对比算法对热电池进行缺陷识别和分类。针对热电池20μm的漏装集流片缺陷特征采用了CT断层扫描技术,并运用边缘处理和多目标识别技术实现20μm缺陷特征的识别。论文在软件开发方面介绍了基于图像处理技术和MFC应用程序框架开发热电池X射线检测系统软件,其中图像处理部分使用的是Open CV计算机视觉库。软件开发使用的是MFC的单文档结构,利用窗口分割技术中的三叉切分窗口技术将单文档的主程序界面分割成:图像检测处理窗口、检测结果保存窗口和检测信息提示窗口。并在主程序运行前加入了起始检测条件选择界面,该界面针对电池类型、检测类型和检测方式都有对应的选型,并基于选型分别设计适用于热电池的检测实际生产的连续检测窗口和适用于研究的单个检测窗口。利用数据库结构实现检测结果输出保存为Excel文件的功能。最后利用Microsoft SQL Server搭建热电池的标准图像库和缺陷图像库,为之后的热电池研究提供更好的数据支持。本文最后利用开发的软件进行实验验证,实验结果表明:对三种不同型号的热电池的电池堆可以实现较为精准地分割,且针对装配缺陷的准确识别率能够达到94%。针对20μm的集流片特征检测,能够准确的识别出集流片的个数和位置。开发的软件具有较好的稳定性和适应性,为热电池的检测提供了快速和准确检测工具。