[發明專利]電池缺陷識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201811544225.8
• 申請日: 2018-12-17
• 公開（公告）號: CN111340748A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 謝知非;趙博雅;于天宇
• 申請（專利權）人: 漢能移動能源控股集團有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 孟德棟

本申請涉及一種電池缺陷識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，所述方法包括：將包含電池板特征的待識別圖像輸入已訓練的電池缺陷識別模型，待識別圖像為電致發光圖像，通過已訓練的電池缺陷識別模型提取待識別圖像的電池板特征，根據電池板特征對待識別圖像進行分類，得到待識別圖像的識別結果。通過訓練好的識別模型對電池缺陷圖像進行識別提升識別速度和識別準確率。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種電池缺陷識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

電池片在制造過程中，會出現裂縫、缺角、隱裂、碎片或斷柵等缺陷。電池表面缺陷的細微性使檢測變得異常困難。主要有人工檢測和紅外圖像檢測。人工檢測屬于接觸性檢測，不僅在檢測的過程中帶來二次損傷，同時也會由于疲勞、經驗等引起認為誤差，降低檢測的精度。紅外圖像檢測會被周圍環境所影響，導致檢測準確度下降。

發明內容

為了解決上述技術問題，本申請提供了一種電池缺陷識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種電池缺陷識別方法，包括：

將包含電池板特征的待識別圖像輸入已訓練的電池缺陷識別模型，待識別圖像為電致發光圖像；

通過已訓練的電池缺陷識別模型提取待識別圖像的電池板特征；

根據電池板特征對待識別圖像進行分類，得到待識別圖像的識別結果。

一種電池缺陷識別裝置，包括：

特征提取模塊，用于將包含電池板特征的待識別圖像輸入已訓練的電池缺陷識別模型，通過已訓練的電池缺陷識別模型提取待識別圖像的電池板特征，待識別圖像為電致發光圖像；

識別模塊，用于根據電池板特征對待識別圖像進行分類，得到待識別圖像的識別結果。

一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：

將包含電池板特征的待識別圖像輸入已訓練的電池缺陷識別模型，待識別圖像為電致發光圖像；

通過已訓練的電池缺陷識別模型提取待識別圖像的電池板特征；

根據電池板特征對待識別圖像進行分類，得到待識別圖像的識別結果。

一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現以下步驟：

將包含電池板特征的待識別圖像輸入已訓練的電池缺陷識別模型，待識別圖像為電致發光圖像；

通過已訓練的電池缺陷識別模型提取待識別圖像的電池板特征；

根據電池板特征對待識別圖像進行分類，得到待識別圖像的識別結果。

上述電池缺陷識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，所述方法包括：將包含電池板特征的待識別圖像輸入已訓練的電池缺陷識別模型，待識別圖像為電致發光圖像，通過已訓練的電池缺陷識別模型提取待識別圖像的電池板特征，根據電池板特征對待識別圖像進行分類，得到待識別圖像的識別結果。通過訓練好的識別模型對電池缺陷圖像進行識別提升識別速度和識別準確率。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本發明的實施例，并與說明書一起用于解釋本發明的原理。

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領域普通技術人員而言，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為一個實施例電池缺陷識別方法的應用場景圖；