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Parametrierung eines Bildverarbeitungssystems für Batterieseparatoren

 
: Hao, Xuezi

München, 2015, 70 S.
München, TU, Master Thesis, 2015
Deutsch
Master Thesis
Fraunhofer IWU ()
Batterieelektroden; Bildverarbeitung; data mining; Fehlerklassifikation

Abstract
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Qualifizierung eines vorhandenen automatisierten optischen Prüfstandes hinsichtlich dessen Anwendung zur Qualitätsbewertung von Batterieseparatoren. Die Grundlage hierfür bildet eine Analyse auftretender Defektarten sowie der optischen/geometrischen Eigenschaften des Materialfehlers. Auf dieser Basis kann hinsichtlich der Defekterfassung mittels des optischen Prüfstandes eine Einstellung von Parametersätzen bei der Graubildauswertung vorgenommen werden. Ferner soll ein grundlegendes Verfahren ausgearbeitet werden, mit dem die automatisierte Unterscheidung der Defektarten, die sogenannte Fehlerklassifikation, durch den optischen Prüfstand realisiert werden. Hierfür gilt es, Bewertungskriterien zu entwickeln, die eine zu-verlässige Einordnung eines Defekts in die entsprechende Fehlerklasse ermöglichen. Hierbei unterstützt die Anwendung von Data Mining-Methoden, welche verschiedene Algorithmen zur automatisierten Extraktion von Fehlermerkmalen bereitstellen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-345346.html