CN112330623A - 电芯极组极片对齐度检测方法和检测装置 - Google Patents

电芯极组极片对齐度检测方法和检测装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种电芯极组极片对齐度检测方法和检测装置，本发明所述的检测方法包括获取待检测的电芯极组的图像，对获取的所述图像进行RoI区域提取，将提取的RoI区域输入卷积神经网络进行特征提取，获取所述电芯极组中各极片的顶点位置坐标值，以及根据获取的各所述极片顶点位置的坐标值，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。本发明的电芯极组极片对齐度检测方法利用卷积神经网络，可提高电芯极片对齐度检测的准确性。

Description

电芯极组极片对齐度检测方法和检测装置
技术领域
本发明涉及电芯检测技术领域，特别涉及一种电芯极组极片对齐度检测方法。同时，本发明也涉及一种以实施上述检测方法的电芯极组极片对齐度检测装置。
背景技术
随着国家政策的支持，消费水平的提高，以及人们环保意识的提升，以锂离子电池作为动力的电动汽车已开始被广泛使用。电动汽车的动力电池组由单个电池组成，单个电池又由若干电芯极组组成，每个电池的电芯极组在生产过程时，以叠片工艺为例，需要检测电芯极组中各极片的对齐度是否符合工艺标准，若各极片间不满足对齐度工艺标准便属于不合格品，需要进行报废处理。
目前进行电芯极片对齐度检测的多为先用x-ray射线对电芯极组的四角进行成像，再通过数字图像分析技术判断极片对齐度是否符合工艺标准。但是，现有的x-ray检测是通过传统图像处理算法，灰度阈值分割来做的，当极片的成像稍微复杂时就会出现准确度降低，误判率过高的情况，从而会影响对齐度检测的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种电芯极组极片对齐度检测方法，以可提高电芯极片对齐度检测的准确性。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种电芯极组极片对齐度检测方法，所述检测方法包括：
获取待检测的电芯极组的图像；
对获取的所述图像进行RoI区域提取；
将提取的RoI区域输入卷积神经网络进行特征提取，获取所述电芯极组中各极片的顶点位置坐标值；
根据获取的各所述极片顶点位置的坐标值，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。
进一步的，待检测的所述电芯极组的图像通过x-ray射线成像获得。
进一步的，所述RoI区域的提取采用多重模板加权匹配法。
进一步的，所述卷积神经网络进行特征提取时，以所述卷积神经网络最后一层输出的特征值作为各所述极片的顶点位置坐标值。
进一步的，所述卷积神经网络采用Hourglass神经网络结构。
进一步的，所述检测方法还包括在通过所述卷积神经网络进行特征提取之前，通过多张标记有所述极片顶点位置的电芯极组的图像对所述卷积神经网络进行训练，以使所述卷积神经网络的输出复合要求。
进一步的，获取各所述极片顶点位置的坐标值后，通过计算各所述极片顶点位置间的距离，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。
相对于现有技术，本发明具有以下优势：
本发明所述的电芯极组极片对齐度检测方法，利用卷积神经网络获取电芯极组中各极片的顶点位置坐标值，并根据获取的各极片顶点位置的坐标值，对各极片的对齐度是否符合要求进行判断，由此可利用卷积神经网络的视觉处理算法的优点，提升极片顶点位置识别的精确度，从而能够提高电芯极片对齐度检测的准确性。
同时，本发明也提供有以实施上述检测方法的电芯极组极片对齐度检测装置，且所述检测装置包括：
图像获取单元，所述图像获取单元用于获取待检测的电芯极组的图像；
数据处理单元，所述数据处理单元具有用于对获取的所述图像进行RoI区域进行提取的RoI区域提取模块，根据提取的RoI区域进行特征提取，以获取所述电芯极组中各极片的顶点位置坐标值的卷积神经网络模块，以及根据获取的各所述极片顶点位置的坐标值，判断各所述极片的对齐度是否符合要求的判断处理模块。
进一步的，所述图像获取单元采用x-ray射线成像设备。
进一步的，所述RoI区域提取模块采用多重模板加权匹配法进行RoI区域提取，所述卷积神经网络模块采用Hourglass神经网络结构，所述判断处理模块通过计算各所述极片顶点位置间的距离，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。
本发明的电芯极组极片对齐度检测装置，可利用卷积神经网络的视觉处理算法的优点，提升极片顶点位置识别的精确度，能够提高电芯极片对齐度检测的准确性，而有着很好的实用性。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的电芯极组极片对齐度检测装置的构成示意图
附图标记说明：
100、电芯极组；200、图像获取单元；300、数据处理单元；301、RoI区域提取模块；302、卷积神经网络模块；303、判断处理模块。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本实施例涉及电芯极组100中极片对齐度的检测，并具体涉及一种电芯极组极片对齐度检测装置，如图1中所示的，整体构成上该检测装置包括有图像获取单元200和数据处理单元300。
其中，本实施例的图像获取单元200用于获取待检测的电芯极组100的图像，且一般该图像获取单元200也采用现有的x-ray射线成像设备，以能够穿透电芯极组100外包覆的膜层，而形成电芯极组100，特别是其极片所处区域的图像。
本实施例的数据处理单元300具有用于对获取的图像进行RoI区域进行提取的RoI区域提取模块301，根据提取的RoI区域进行特征提取，以获取电芯极组中各极片的顶点位置坐标值的卷积神经网络模块302，以及根据获取的各极片顶点位置的坐标值，而判断各极片的对齐度是否符合要求的判断处理模块303。
在具体实施中，以上的RoI区域提取模块301可采用现有的多重模板加权匹配法进行RoI区域提取，卷积神经网络模块302则可采用现有的Hourglass神经网络结构，而判断处理模块303则可为通过计算各极片顶点位置间的距离，从而判断各极片的对齐度是否符合要求。
同时，包含有RoI区域提取模块301、卷积神经网络模块302和判断处理模块303的数据处理单元300整体一般采用具备相应模块的安装、运行以及过程和结果数据输入输出功能的计算机便可。而各模块均可依据需求采用现有模块产品。
本实施例的检测装置，其在工作时所涉及的电芯极组极片对齐度检测方法具体包括如下的步骤：
步骤a.获取待检测的电芯极组100的图像；
步骤b.对获取的图像进行RoI区域提取；
步骤c.将提取的RoI区域输入卷积神经网络进行特征提取，获取电芯极组100中各极片的顶点位置坐标值；
步骤d.根据获取的各极片顶点位置的坐标值，判断各极片的对齐度是否符合要求。
以上各步骤中，如同上文所述及的，步骤a中，待检测的电芯极组100的图像通过x-ray射线成像获得，步骤b中，RoI区域的提取采用多重模板加权匹配法。此外，步骤c中，在卷积神经网络进行特征提取时，具体为以卷积神经网络最后一层输出的特征值作为各极片的顶点位置坐标值。
另外，在本实施例的检测方法中，在通过卷积神经网络进行特征提取之前，一般还应通过多张标记有极片顶点位置的电芯极组100的图像对卷积神经网络进行训练，以使得卷积神经网络的输出复合要求。而后便可使用训练好的卷积神经网络根据输入信息输出所需要的极片顶点位置信息。
本实施例中，需要说明的是，通过卷积神经网络获取各极片顶点位置的坐标值后，可通过计算各极片顶点位置间的距离，进而判断各极片的对齐度是否符合要求。此时，作为示例，例如可为设定各极片顶点位置间的距离在一数值区间范围内时，即能够认为极片间对齐度是符合要求的。该数值区间可根据极组设计要求具体确定，且其通常会为接近于0的数值，同时，在电芯极组100中所有极片顶点位置间的距离均满足要求才可判定对齐度合格，否则便为对齐度不合格。
本实施例的检测方法中，各步骤中的设备及模块的使用方法分别参见其使用说明，或依照其常规操作方式进行即可。而本实施例的电芯极组极片对齐度检测，利用卷积神经网络获取电芯极组中各极片的顶点位置坐标值，并根据获取的各极片顶点位置的坐标值，对各极片的对齐度是否符合要求进行判断，由此利用卷积神经网络的视觉处理算法的优点，可提升极片顶点位置识别的精确度，而能够提高电芯极片对齐度检测的准确性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
获取待检测的电芯极组(100)的图像；
对获取的所述图像进行RoI区域提取；
将提取的RoI区域输入卷积神经网络进行特征提取，获取所述电芯极组(100)中各极片的顶点位置坐标值；
根据获取的各所述极片顶点位置的坐标值，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。
2.根据权利要求1所述的电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于：待检测的所述电芯极组(100)的图像通过x-ray射线成像获得。
3.根据权利要求1所述的电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于：所述RoI区域的提取采用多重模板加权匹配法。
4.根据权利要求1所述的电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于：所述卷积神经网络进行特征提取时，以所述卷积神经网络最后一层输出的特征值作为各所述极片的顶点位置坐标值。
5.根据权利要求1所述的电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于：所述卷积神经网络采用Hourglass神经网络结构。
6.根据权利要求5所述的电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于：所述检测方法还包括在通过所述卷积神经网络进行特征提取之前，通过多张标记有所述极片顶点位置的电芯极组(100)的图像对所述卷积神经网络进行训练，以使所述卷积神经网络的输出复合要求。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的电芯极组极片对齐度检测方法，其特征在于：获取各所述极片顶点位置的坐标值后，通过计算各所述极片顶点位置间的距离，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。
8.一种电芯极组极片对齐度检测装置，其特征在于：所述检测装置包括：
图像获取单元(200)，所述图像获取单元(200)用于获取待检测的电芯极组(100)的图像；
数据处理单元(300)，所述数据处理单元(300)具有用于对获取的所述图像进行RoI区域进行提取的RoI区域提取模块(301)，根据提取的RoI区域进行特征提取，以获取所述电芯极组中各极片的顶点位置坐标值的卷积神经网络模块(302)，以及根据获取的各所述极片顶点位置的坐标值，判断各所述极片的对齐度是否符合要求的判断处理模块(303)。
9.根据权利要求8所述的电芯极组极片对齐度检测装置，其特征在于：所述图像获取单元(200)采用x-ray射线成像设备。
10.根据权利要求8所述的电芯极组极片对齐度检测装置，其特征在于：所述RoI区域提取模块(301)采用多重模板加权匹配法进行RoI区域提取，所述卷积神经网络模块(302)采用Hourglass神经网络结构，所述判断处理模块(303)通过计算各所述极片顶点位置间的距离，判断各所述极片的对齐度是否符合要求。
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