[發明專利]一種用于檢測動力電池安全閥激光焊接缺陷的分割算法

有效

• 申請號: 202011077305.4
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112184686B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 楊亞濤;朱義雙;楊順情;陶凱;馬君顯;張力;楊潤澤;陳勇
• 申請（專利權）人: 深圳大學;深圳市大德激光技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 朱健

本發明涉及數字圖像處理和識別技術領域，具體為一種用于檢測動力電池安全閥激光焊接缺陷的分割算法，包括如下步驟：通過AOI系統獲取動力電池安全閥焊接缺陷數據集；通過注意力機制和多尺度對網絡結構進行優化，獲得多尺度注意力網絡；以改進的Res2Net作為下采樣過程中特征提取子模塊，利用不同擴充率的空洞卷積來獲得不同的感受野；通過定位模塊與邊緣抗鋸齒模塊，獲取模型的分割結果；將訓練好的模型進行保存參數，實時的對輸入的焊接樣本進行檢測，預測樣本是否含有缺陷。本發明以改進的Res2Net作為特征提取子模塊，無需人工提取特征，訓練和檢測速度更快，準確率更高，并且模型參數以及計算復雜度更小。

技術領域

本發明涉及一種分割算法，特別是涉及一種用于檢測動力電池安全閥激光焊接缺陷的分割算法，屬于數字圖像處理和識別技術領域。

背景技術

近年來，隨著國家對環保問題越來越重視以及國家政策的大力支持，新能源汽車動力電池技術不斷革新，新能源汽車相關行業得到了快速的發展，動力電池作為新能源汽車最重要的核心部件之一，它的產品質量直接關乎到用戶的生命安全以及汽車的使用壽命，動力電池的安全問題尤其需要關注，為了避免動力電池在使用過程中存在爆炸的隱患，通常在電池蓋板上固定一個安全通風孔，當動力電池內部壓力超過閾值時，安全閥將破裂釋放壓力，使電池避免發生意外，因此安全閥的焊接就顯得格外重要，它直接影響到產品的質量和使用安全，由于激光焊接具備快速、精確、焊縫細膩等特點，故當前安全閥的焊接主要采用激光焊接，實際生產中，動力電池的安全閥與其電池蓋板的激光焊接主要在自動生產線上完成。

動力電池作為新能源汽車最重要的核心部件之一，它的產品質量直接關乎到用戶的生命安全以及汽車的使用壽命，為了避免動力電池在使用過程中存在爆炸的隱患，通常在電池蓋板上固定一個安全閥，當動力電池內部壓力超過閾值時，安全閥將破裂釋放壓力，使電池避免發生意外，因此安全閥的焊接就顯得格外重要，由于激光焊接具備快速、精確、焊縫細膩等特點，故當前安全閥的焊接主要采用激光焊接，但由于設備或人為的因素，焊接后的安全閥表面不可避免地產生一些裂縫、塌陷、孔洞、焊接不完整等外觀缺陷，這些缺陷不僅影響美觀，還可能在電池使用過程中發生隱患，因此，有一個好的缺陷檢測算法至關重要，傳統的人工檢測受主觀判斷和經驗的影響，檢測的準確性和可靠性得不到保障，而基于深度學習的檢測方法具有高效率和穩定的特點，可以得到更加廣泛的市場應用。

在傳統圖像處理中，產品缺陷的多樣性、復雜的背景等因素使得缺陷目標難以識別，識別率低，需要大量的試驗和有經驗的工程師進行特征選擇，而當前基于深度學習的缺陷檢測算法，通過設計復雜的網絡結構以實現表面缺陷檢測，這可能導致模型大小和計算復雜性的顯著增加，和實際應用要求的輕量型，效率高有較大差距，而且好的深度學習算法，除了跟模型結構有關，如果沒有足夠多的缺陷樣本來學習訓練，也很難得到優秀的深度學習檢測模型。

發明內容

本發明的目的是提供一種用于檢測動力電池安全閥激光焊接缺陷的分割算法，本發明以改進的Res2Net作為特征提取子模塊，并在特征交互過程中使用了注意力模塊，提出定位模塊與抗鋸齒模塊，得到基于多尺度的注意力語義分割算法用于動力電池安全閥的缺陷檢測，無需人工提取特征，訓練和檢測速度更快，準確率更高，并且模型參數以及計算復雜度更小。

為了達到上述目的，本發明采用的主要技術方案包括：一種用于檢測動力電池安全閥激光焊接缺陷的分割算法，包括如下步驟：

S1：通過AOI系統獲取動力電池安全閥焊接缺陷數據集；

S2：通過注意力機制和多尺度對網絡結構進行優化，獲得多尺度注意力網絡；

S3：以改進的Res2Net作為下采樣過程中特征提取子模塊，利用不同擴充率的空洞卷積來獲得不同的感受野；

S4：通過定位模塊與邊緣抗鋸齒模塊，獲取模型的分割結果；

S5：將訓練好的模型進行保存參數，實時的對輸入的焊接樣本進行檢測，預測樣本是否含有缺陷。