1.一种基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1)用相机采集锂电池模组的初始图像；采用halcon算子提取图像边缘，标记为Edges； 2)采用halcon算子分割图像的边缘为直线边缘和圆边缘； 3)采用halcon算子分别根据长度值和凸性值对直线边缘和圆边缘进行选择，将一定长度的圆弧进行拟合，生成多个圆型ROI区域； 4)提取n个电池的圆心坐标、半径； 5)在第i个圆心处生成2/3半径的圆形ROI区域，对ROI区域内图像进行阈值分割； 6)获取提取区域的面积，当提取区域的面积大于设定值时为电池的正极，否则为电池的负极； 7)选择下一个电池的圆心生成2/3半径的圆形ROI区域，依次类推直至i＝n。

2.如权利要求1所述的基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，所述步骤1)中采用采用halcon算子edges_sub_pix(Image,Edges,'canny',1,20,40)提取图像边缘，得到的图像边缘记为Edges，其中'canny'表示滤波器类型,1表示光滑系数，20表示振幅小于20的不作为边缘，滞后阈值下界，40表示振幅大于40的作为边缘，滞后阈值上界。

3.如权利要求1所述的基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，所述步骤2)中采用halcon算子segment_contours_xld(Edges,ContoursSplit,'lines_circles',

3,4,2)分割已提取到的边缘Edges为直线XLD边缘和圆XLD边缘，分割后的XLD边缘记为ContoursSplit，其中'lines_circles'表示分割轮廓的方式为“直线-圆”，3表示轮廓平滑的参数，4表示第一次用Ramer算法(即用直线段递进逼近轮廓)时的最大直线距离，2表示第二次逼近轮廓时的最大直线距离。

4.如权利要求1所述的基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，所述步骤3)包括以下步骤：

S1：采用halcon算子select_shape_xld(ContoursSplit,SelectedXLD,'

contlength','and',150,500)和halcon算子select_shape_xld(SelectedXLD,SelectedCon,'convexity','and',0.95,1)，根据XLD边缘ContoursSplit的长度选择XLD边缘，选择后的XLD边缘记为SelectedXLD，根据XLD边缘SelectedXLD的凸性值选择XLD边缘，选择后的XLD边缘记为SelectedCon，其中'contlength'表示选择关注的特征为边缘长度，'convexity'表示选择关注的特征为凸性值，'and'表示单个特征之间的链接逻辑类型，150,

500和0.95,1表示所要求特征的最小值和最大值；

S2：采用halcon算子union_cocircular_contours_xld(SelectedCon,UnionContours,

0.5,0.1,0.2,30,10,10,'true',1)，合并XLD边缘SelectedCon中的同圆XLD边缘，合并后的XLD边缘记为UnionContours，其中0.5表示圆弧端点与各自圆心的连线构成的夹角阈值，

0.1表示重叠轮廓弧度阈值，0.2表示两轮廓端点切线夹角阈值，30表示两轮廓端点连续长度阈值，10表示两轮廓半径差阈值，'true'表示小轮廓是否合并，1表示迭代次数；

S3：采用halcon算子fit_circle_contour_xld(UnionContours,'algebraic',-1,0,0,

3,2,Row,Column,Radius,StartPhi,EndPhi,PointOrder)和halcon算子gen_circle(Circle,Row,Column,Radius)，根据XLD边缘UnionContours拟合圆并获取圆参数，获取的圆参数有圆心行坐标Row、列坐标Column、圆半径Radius等，根据拟合圆参数生成多个圆型ROI区域，生成的圆型ROI区域记为Circle，其中'algebraic'表示拟合圆采用的算法；

S4：采用halcon算子erosion_circle(Circle,RegionErosion,115)、union1(RegionErosion,RegionUnion)、connection(RegionUnion,ConnectedRegions)，腐蚀生成的圆形ROI区域Circle，去除粘连，腐蚀后的圆形ROI区域记为RegionErosion，其中115表示腐蚀结构元素半径；将圆形ROI区域RegionErosion合并到同一区域RegionUnion便于分割圆形ROI区域RegionUnion不连通区域ConnectedRegions；

S5:采用halcon算子select_shape(ConnectedRegions,SelectedRegions,'area','and',1000,10000000)，选择不连通区域ConnectedRegions中像素面积大于1000的区域，选择后的圆形ROI区域记为SelectedRegions，此时的圆形ROI区域SelectedRegions即为锂电池所在区域。

5.如权利要求1所述的基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，所述步骤4)包括以下步骤：采用halcon算子area_center(SelectedRegions,Area,Row1,Column1)获得圆形ROI区域SelectedRegions的参数：行坐标Row1、列坐标Column1，行列坐标均为数组，一一对应后即为单颗锂电池中心的行列坐标；然后采用halcon算子count_obj(SelectedRegions,Number)计算锂电池个数，锂电池个数记为Number。

6.如权利要求1所述的基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，所述步骤5)包括以下步骤：

S1：依次采用halcon算子gen_circle(Circle1,Row1[i],Column1[i],Radius*2/3)在单颗锂电池中心生成以电池2/3半径为半径的圆形ROI区域Circle1，其中Row1[i],Column1[i]为一一对应的锂电池中心坐标，Radius*2/3为圆形ROI区域半径；

S2：采用halcon算子reduce_domain(Image,Circle1,ImageReduced)在初始图像Image中划分出圆形ROI区域Circle1所在位置的图像ImageReduced，此时图像ImageReduced即为锂电池极片区域的图像；

S3：采用halcon算子threshold(ImageReduced,Regions,0,90)通过阈值分割提取图像ImageReduced中深色区域。

7.如权利要求1所述的基于halcon的锂电池模组正负极检测方法，其特征在于，所述步骤6)包括以下步骤：首先采用halcon算子area_center(Regions,Area1,Row2,Column2)计算黑色区域Regions的面积Area1；然后通过if(Area1>2000)对单颗锂电池的正负极进行判断。