随着机器视觉技术自身的成熟与发展，它在工业制造企业中已经得到越来越广泛的应用。在手机电池生产过程中，机器视觉系统，对电池的正负极耳和极耳胶进行相关尺寸测量是电池封装前一道十分重要的工序，天津机器视觉，不同规格的电池对极耳和极耳胶的尺寸都有不同的工艺要求。
但是，目前针对极耳和极耳胶的尺寸检测，在实际工业生产中，大部分企业也通常都是依赖传统的测量方法，如利用千分尺、游标卡尺或量规等工具进行测量，机器视觉厂家，而这需要依靠大量的人工完成，不仅增加人工成本和管理成本，同时由于人眼易疲劳性且具有不稳定性，故无法确保检测的准确率; 另外，随着生产规模的扩大和生产线运行速度的提升，人工检测在速度上存在极大限制，无法达到现代大工业生产线速度要求。
针对电池尺寸检测要实现高精度、高速度和实时性的目标，我们出具了基于机器视觉的手机电池尺寸检测系统代替人工完成电池的尺寸检测。利用高速触发工业相机对生产线上的电池进行图像采集，图像采集卡，通过图像处理技术进行分析，将超出上下限尺寸的电池判别为不良品，由计算机发出控制信号给机械手，将其剔出生产线。
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。
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