CN111129400A - 一种多孔锂电池隔膜的制备工艺 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多孔锂电池隔膜的制备工艺，包括以下步骤：将成膜原料和成孔剂混合挤出得到第一基片，将第一基片冷却成型得到第二基片；对第二基片加热进行双向拉伸，得到微孔隔膜，对微孔隔膜进行热定型和分切后得到多孔锂电池隔膜。本发明可以对多孔锂电池隔膜进行在线检测，结合深度学习既不会对多孔锂电池隔膜图像进行改动，还能精准识别，采用特征图位置和检测区域形状的输出相结合进行优化，提高了精确度，减少了卷积中小尺度信息的损失。

Description

一种多孔锂电池隔膜的制备工艺
技术领域
本发明涉及多孔锂电池隔膜技术领域，特别涉及一种多孔锂电池隔膜的制备工艺。
背景技术
锂电池的结构中，隔膜是关键的内层组件之一。隔膜的性能决定了电池的界面结构、内阻等，直接影响电池的容量、循环以及安全性能等特性，性能优异的隔膜对提高电池的综合性能具有重要的作用。现有技术CN201510560381一种新型多孔锂电池隔膜的制备工艺中的专利虽然产能大，成本低，一条线的产能是现有工艺方法产能的4～20倍，但是其没有涉及质量的检测；申请号201710982738.6一种锂电池隔膜在线智能检测装置与方法虽然涉及了质量的智能检测，但是其检测方法比较粗略，用的方法比较惯常；CN201811318864-锂电池隔膜材料分切宽度检测方法、检测系统及装置检测的精度不高，图像的中小尺度信息损失较大。
发明内容
本发明提供一种多孔锂电池隔膜的制备工艺，包括以下步骤：
将成膜原料和成孔剂混合挤出得到第一基片，将第一基片冷却成型得到第二基片；
对第二基片加热进行双向拉伸，得到微孔隔膜，对微孔隔膜进行热定型和分切后得到多孔锂电池隔膜；
对得到的多孔锂电池隔膜进行光照射，采集透过多孔锂电池隔膜的光强图像并进行图像处理；
根据图像处理的结果判断多孔锂电池隔膜是否符合要求，如果符合要求则进行收卷，如果不符合要求则进行返工。
本发明的优点效果有：
本发明可以对多孔锂电池隔膜进行在线检测，结合深度学习既不会对多孔锂电池隔膜图像进行改动，还能精准识别，采用特征图位置和检测区域形状的输出相结合进行优化，提高了精确度，减少了卷积中小尺度信息的损失。
具体实施方式
一种多孔锂电池隔膜的制备工艺，包括以下步骤：
将成膜原料和成孔剂混合挤出得到第一基片，将第一基片冷却成型得到第二基片；
对第二基片加热进行双向拉伸，得到微孔隔膜，对微孔隔膜进行热定型和分切后得到多孔锂电池隔膜；
对得到的多孔锂电池隔膜进行光照射，采集透过多孔锂电池隔膜的光强图像并进行图像处理；
根据图像处理的结果判断多孔锂电池隔膜是否符合要求，如果符合要求则进行收卷，如果不符合要求则进行返工。
所述采集透过多孔锂电池隔膜的光强图像并进行图像处理具体包括：
采集不同段多孔锂电池隔膜图片，判断多孔锂电池隔膜图像上的每个点是否处于检测区域的边界，如果处于边界，则进一步预测具体的边界信息，如果不处于边界，则将该点归入背景区域。
对采集不同段多孔锂电池隔膜图片构建训练数据集。
构建训练数据集后，利用构建的训练数据集训练图片检测模型，对构建训练数据集中的多孔锂电池隔膜图片进行特征提取，将提取到的特征图中的位置函数和检测区域形状的函数作为输出，接收提取的特征图，并对所述特征图进行卷积，得到每个检测区域的边缘。
采用损失函数对图片检测模型进行优化训练。
所述损失函数具体为：L＝L1+L2+L3+L4
其中，L1为第一损失函数，L2为第二损失函数，L3＝-(1-f)2logf，f∈(0，1)是提取到的特征图位置函数的输出，
Figure BDA0002351834190000031
k，c分别为输出的检测区域形状的宽度和长度，kb和cb为训练数据集对应的具体数值。

Claims (6)

1.一种多孔锂电池隔膜的制备工艺，其特征在于包括以下步骤：
将成膜原料和成孔剂混合挤出得到第一基片，将第一基片冷却成型得到第二基片；
对第二基片加热进行双向拉伸，得到微孔隔膜，对微孔隔膜进行热定型和分切后得到多孔锂电池隔膜；
对得到的多孔锂电池隔膜进行光照射，采集透过多孔锂电池隔膜的光强图像并进行图像处理；
根据图像处理的结果判断多孔锂电池隔膜是否符合要求，如果符合要求则进行收卷，如果不符合要求则进行返工。
2.根据权利要求1所述的多孔锂电池隔膜的制备工艺，其特征在于所述采集透过多孔锂电池隔膜的光强图像并进行图像处理具体包括：
采集不同段多孔锂电池隔膜图片，判断多孔锂电池隔膜图像上的每个点是否处于检测区域的边界，如果处于边界，则进一步预测具体的边界信息，如果不处于边界，则将该点归入背景区域。
3.根据权利要求2所述的多孔锂电池隔膜的制备工艺，其特征在于对采集不同段多孔锂电池隔膜图片构建训练数据集。
4.根据权利要求3所述的多孔锂电池隔膜的制备工艺，其特征在于构建训练数据集后，利用构建的训练数据集训练图片检测模型，对构建训练数据集中的多孔锂电池隔膜图片进行特征提取，将提取到的特征图中的位置函数和检测区域形状的函数作为输出，接收提取的特征图，并对所述特征图进行卷积，得到每个检测区域的边缘。
5.根据权利要求4所述的多孔锂电池隔膜的制备工艺，其特征在于采用损失函数对图片检测模型进行优化训练。
6.根据权利要求5所述的多孔锂电池隔膜的制备工艺，其特征在于所述损失函数具体为：L＝L1+L2+L3+L4
其中，L1为第一损失函数，L2为第二损失函数，L3＝-(1-f)2logf，f∈(0，1)是提取到的特征图位置函数的输出，
Figure FDA0002351834180000021
k，c分别为输出的检测区域形状的宽度和长度，kb和cb为训练数据集对应的具体数值。
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Denomination of invention: Preparation process of porous lithium battery separator

Effective date of registration: 20221101

Granted publication date: 20220809

Pledgee: Industrial and Commercial Bank of China Limited Wuhan Huangpi Sub branch

Pledgor: HUIQIANG (WUHAN) NEW ENERGY MATERIAL TECHNOLOGY CO.,LTD.

Registration number: Y2022420000359