CN115797346A - 极耳状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种极耳状态检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。上述方案，通过采集裸电芯预压整形过程中的极耳图像即处于稳定堆叠状态下的极耳的极耳图像，弥补了极耳的检测盲区，再识别出极耳的宽度，结合预设的极耳翻折规格参数，能够准确检测出极耳是否出现翻折状态，提高极耳状态检测的准确度。

Description

极耳状态检测方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及电池技术领域，特别是涉及一种极耳状态检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

在电池的生产工艺中，卷绕生产工序是最重要的电池生产工序之一。卷绕工序中裸电芯极耳的状态会影响电芯品质，极耳出现翻折或打折的问题会引起电芯在正常运行中后期出现安全异常的问题，因此，在电池卷绕生产工序中，检测极耳是否出现翻折/打折的问题，显得尤为重要。

传统的电池卷绕机结构中，极耳状态的检测采用红外感应器对射以及颜色灰度值判定的方法，但因为电池自身结构的原因，会出现极耳在入卷前任意时刻翻折或打折至极片膜区中央形成监控盲区的现象，即使采用3D（three-dimensional，三维）面阵相机进行视觉检测，也同样存在相机拍摄位置到前后极耳重合位置的检测盲区，无法进行全程极耳监控，如此，无法保证极耳状态检测的准确度。

由此可见，亟需提供一种能够提高极耳状态检测准确度的方案以解决上述技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确检测极耳状态的极耳状态检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种极耳状态检测方法。所述方法包括：

获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像；

对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度；

根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

本申请实施例的技术方案中，摒弃了采集电芯卷绕过程中的极耳图像的做法，选择采集裸电芯卷绕后预压整形过程中的极耳图像，即极耳在稳定堆叠状态下的图像，然后，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度，最后，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测极耳状态，得到极耳翻折检测结果。上述方案，通过采集稳定堆叠状态下的极耳的极耳图像，弥补了极耳的检测盲区，再识别出极耳的宽度，结合预设的极耳翻折规格参数，能够准确检测出极耳是否出现翻折状态，提高了极耳状态检测准确度。

在一些实施例中，得到极耳翻折检测结果之后，方法还包括：

若极耳翻折检测结果表征存在状态异常极耳，则根据状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度。

本申请实施例的技术方案中，通过预先设定状态异常程度判定依据，能够根据存在异常的极耳的宽度，快速且准确地判定出极耳的状态异常程度。

在一些实施例中，极耳图像包括裸电芯预压整形过程中，检测到极片的压力承受值等于预设压力值时采集的目标极耳图像；

得到极耳翻折检测结果之后，方法还包括：

对比目标极耳图像与预设的标定正常的极耳图像，得到图像对比结果；

根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域。

本申请实施例的技术方案中，通过预设标定正常的极耳图像和极耳位置标定信息，能够在检测到极耳的状态出现异常时，能够根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，准确定位状态异常极耳的所在位置区域。

在一些实施例中，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果之后，还包括：

根据极耳的宽度和预设的极耳数量检测参数，得到极耳数量检测结果。

本申请实施例的技术方案中，通过预设极耳数量检测参数和极耳翻折规格参数，能够在仅得到极耳宽度的情况下，准确识别出极耳的数量和极耳是否翻折，得到准确的极耳数量检测结果和极耳翻折检测结果。进一步的，可以通过切换规格参数识别不同数量、不同宽度的阴极极耳和阳极极耳有无翻折的情况。

在一些实施例中，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果包括：

若检测到极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折。

本申请实施例的技术方案中，通过将极耳的宽度与极耳翻折规格参数进行比较，若检测到极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折，如此，能够得到准确的极耳翻折检测结果。

在一些实施例中，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果包括：

若检测到极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折；

根据状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度包括：

根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度。

本申请实施例的技术方案中，在根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测到存在翻折的极耳后，可根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，进一步确定极耳翻折程度，以便工作人员直观地了解极耳的状态。

在一些实施例中，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度包括：

对极耳图像进行抓边判定，得到极耳的宽度。

本申请实施例的技术方案中，通过对极耳图像进行抓边判定，能够快速准确地识别出极耳的宽度。

在一些实施例中，对极耳图像进行抓边判定，得到极耳的宽度包括：

对极耳图像进行阈值分割，抓取目标区域；

对目标区域进行边缘检测，提取出极耳边缘像素点；

根据极耳边缘像素点的坐标进行曲线拟合，得到多条极耳边缘曲线；

根据各极耳边缘曲线的像素值，得到与各极耳边缘曲线对应的极耳的宽度。

本申请实施例的技术方案中，通过极耳图像进行阈值分割和边缘检测，提取出极耳边缘像素点，通过曲线拟合的方式，能够得到准确的与极耳边缘轮廓对应的曲线，进而根据各极耳边缘曲线的像素值，得到极耳的宽度，实现了高效准确地确定极耳的宽度。

第二方面，本申请还提供了一种极耳状态检测装置。所述装置包括：

图像获取模块，用于获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像；

图像处理模块，用于对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度；

极耳状态检测模块，用于根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述极耳状态检测方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述极耳状态检测方法中的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述极耳状态检测方法中的步骤。

附图说明

图1为本申请一些实施例中极耳状态检测方法的应用环境图；

图2为本申请一些实施例中极耳状态检测方法的流程示意图；

图3为本申请一些实施例中视觉相机抓拍位置主视图；

图4为本申请另一些实施例中极耳状态检测方法的流程示意图；

图5为本申请又一些实施例中极耳状态检测方法的流程示意图；

图6为本申请再一些实施例中极耳状态检测方法的流程示意图；

图7为本申请一些实施例中阴极极耳监控区单层阴极极耳部分翻折_极耳宽度&数量曲线；

图8为本申请一些实施例中阴极极耳监控区单层阴极极耳完全翻折_极耳宽度&数量曲线；

图9为本申请一些实施例中阴极极耳监控区多层阴极极耳完全翻折&部分翻折_极耳宽度&数量曲线；

图10为本申请一些实施例中极耳状态检测装置的结构框图；

图11为本申请另一些实施例中极耳状态检测装置的结构框图；

图12为本申请一些实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一些实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

在本申请实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本申请实施例的描述中，术语“多个”指的是两个以上（包括两个），同理，“多组”指的是两组以上（包括两组），“多片”指的是两片以上（包括两片）。

随着锂电池技术的高速发展，锂电池在越来越多能源需求领域上的应用也逐渐广泛。锂电池在给人们带来便捷能源的同时，随之而来的是潜在的安全隐患。在锂电池的生产工艺中，卷绕生产工序是最重要的锂电池生产工序之一。卷绕工序中裸电芯极耳的状态会影响电芯品质，极耳出现翻折或打折的问题会引起电芯在正常运行中后期出现安全异常的问题，因此，在电池卷绕生产工序中，检测极耳是否出现翻折/打折的问题，显得尤为重要。

目前，现有的电池卷绕机结构中，极耳状态的异常检测采用红外感应器对射以及颜色灰度值判定的方法，但因为电池自身结构的原因，会出现极耳在入卷前任意时刻翻折或打折至极片膜区中央形成监控盲区的现象。而后，有学者提出了采用3D面阵相机检测极耳状态的方案。

然而，3D面阵相机在卷绕机转塔工位进行拍摄判定，仍然会存在相机拍摄位置到前后极耳重合位置的检测盲区，通过该方式得到的检查结果不能100%表征真正卷绕后的极耳状态。并且，还会存在极耳在转塔工位将要翻折但实际未翻折的状态，此时极耳可能会在相机拍摄位置到前后极耳重合位置的检测盲区翻折，出现漏杀现象，如此，无法保证极耳状态检测的准确性。

为了提高极耳状态检测的准确度的问题，申请人研究发现，由于极耳大多是因来料打折、过辊翘曲以及卷绕后因卷针回退压迫、气流浮动变化等导致的翻折，可以在预压位通过视觉相机在线实时检测，抓拍卷绕后预压整形过程中裸电芯上阴极极耳和阳极耳的最终状态图片，此时极耳处于稳定的堆叠状态，通过对最终状态图片进行抓边判定，识别卷绕后多层极耳顶部边缘位置的宽度，再结合提前设定的阴极极耳和阳极极耳的状态检测参数，以此实现极耳是否翻折的准确判定。

基于以上考虑，发明人经过深入研究，设计了一种极耳状态检测方法，采集裸电芯卷绕后预压整形过程中的极耳图像，即极耳在稳定堆叠状态下的图像，然后，对极耳图像进行抓边判定，得到极耳的宽度，最后，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测极耳状态，得到极耳翻折检测结果。上述方案，通过采集稳定堆叠状态下的极耳的极耳图像，识别极耳的宽度，再结合预设的极耳翻折规格参数，能够准确检测出极耳是否出现翻折状态，进而避免状态异常极耳的流出，引发电池安全问题。

本申请实施例提供的极耳状态检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，图像采集装置102通过网络与服务器104进行通信，服务器104部署有用于监测极耳状态的图像处理系统。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。具体的，可以是图像采集装置102对裸电芯预整形过程中的极耳位置进行图像采集，得到极耳图像，即极耳在稳定堆叠状态下的图像，然后，将采集的极耳图像发送至服务器104，服务器104获取极耳图像，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度，最后，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测极耳状态，得到极耳翻折检测结果。其中，图像采集装置102包括但不限于视觉相机和摄像机等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一些实施例中，如图2所示，提供了一种极耳状态检测方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S100，获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像。

电池卷绕工艺中，将正负极极片和隔离膜卷绕后组成裸电芯。得到裸电芯后，需要对裸电芯进行热压整形。极耳图像为包含经卷绕后处于堆叠状态的多层极耳信息的图像。具体可参见图3，图中，极耳图像的左边区域为阴极极耳区域，极耳图像的右边区域为阳极极耳区域。极耳图像的数量可以是多张，包括抓取极耳位置的主视图和侧视图。在实际应用中，可以是在电池卷绕机的预压位设置视觉相机，采集阴阳极耳位置的图像，具体的，可以是在极片卷绕后裸电芯预压整形时抓取阴阳极极耳的图像，得到极耳图像。例如，可以是当检测到极片承受的压力值达到一定数值时，抓取阴阳极极耳的图像，得到极耳图像。视觉相机可以是CCD（Charge Coupled Device，电荷藕合器件）视觉相机和CMOS（ComplementaryMetal-Oxide-Semiconductor，互补金属氧化物半导体）相机以及其他类型的视觉相机，具体可根据实际情况而定，在此不做限定。

步骤S200，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度。

本实施例中，极耳的宽度可以是极耳的顶部边缘的宽度。承接上述实施例，由于采集的是裸电芯预压整形时的极耳图像，此时多层极耳呈稳定的堆叠状态，通过极耳图像可以观察到所有的阴极极耳区域和阳极极耳区域。因此，可以对极耳图像进行图像处理，识别到阴极极耳和阳极极耳的宽度和数量。

步骤S300，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

极耳翻折规格参数又可称为极耳翻折宽度规格参数，其是经过大量的实验得到的可用于判定极耳是否发生翻折的参数。

极耳翻折检测结果具体可以包括判断阴极极耳和阳极极耳是否反生翻折/打折、以及翻折程度等多维度的检测结果。具体实施时，在得到阴极极耳和阳极极耳的宽度后，可以基于阴极极耳和阳极极耳的宽度和状态检测参数，得到极耳翻折检测结果。极耳翻折检测结果可包括极耳状态正常和极耳状态异常的结果。

本申请实施例的技术方案中，摒弃了采集电芯卷绕过程中的极耳图像的做法，选择采集裸电芯卷绕后预压整形过程中的极耳图像，即极耳在稳定堆叠状态下的图像，然后，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度，最后，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测极耳状态，得到极耳翻折检测结果。上述方案，通过采集稳定堆叠状态下的极耳的极耳图像，弥补了极耳的检测盲区，再识别出极耳的宽度，结合预设的极耳翻折规格参数，能够准确检测出极耳是否出现翻折状态，进而避免状态异常极耳的流出，引发电池安全问题。

如图4所示，在一些实施例中，得到极耳翻折检测结果之后，方法还包括：

步骤S400，若极耳翻折检测结果表征存在状态异常极耳，则根据状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度。

极耳状态异常程度包括极耳翻折程度和数量缺失程度。具体的，极耳翻折程度可包括部分翻折和完全翻折，部分翻折可视为低风险翻折，完全翻折可视为高风险翻折。数量缺失程度包括部分缺失和未缺失。具体实施时，根据极耳的宽度和状态检测参数，得到的极耳翻折规格参数可以是表征极耳状态正常的检测结果，也可以是表征极耳状态异常的检测结果。若极耳翻折规格参数为表征极耳状态异常的检测结果时，则表明极耳可能存在翻折或数量缺失的情况，具体的，可根据状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度。状态异常程度判定依据可以是基于状态异常极耳的宽度的数值范围，设置几个数值区间，每一数值区间对应相应的状态异常程度。根据数量的数值范围，设置几个数值区间，每一数值区间对应相应的状态异常程度。

本申请实施例的技术方案中，通过预先设定状态异常程度判定依据，能够根据存在异常的极耳的宽度，快速且准确地判定出极耳的状态异常程度。

如图4所示，在一些实施例中，步骤S100包括：步骤S120，获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像，极耳图像包括裸电芯预压整形过程中，检测到极片的压力承受值等于预设压力值时采集的目标极耳图像。

步骤S300之后，方法还包括：

步骤S500，对比目标极耳图像与预设的标定正常的极耳图像，得到图像对比结果，根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域。

在实际应用中，极耳图像的采集时机可以是在裸电芯预压整形过程中，极片处于稳定的压紧状态时进行拍照采样，此时，堆叠的极耳状态稳定，且整体堆叠的高度和宽度是固定的，可用于异常极耳的精确定位。本实施例中，可以是通过压力传感器检测极片处于稳定的压紧状态时所承受的压力值，然后预先设定相机抓拍时机为极片的压力承受值等于该压力值时的时刻，并且预标定正常的极耳图像作为参照对比物，或者标定极耳图像中各层极耳的位置信息，以便实现状态异常极耳的精确定位。

具体实施时，可以是通过压力传感器实时检测极片所承受的压力值，当极片所承受的压力值等于预设的压力值时，发送图像采集指令至设置在预压位的视觉相机，视觉相机对极耳进行图像采集，得到目标极耳图像。然后，对该目标极耳图像进行图像处理，得到各层极耳的顶部的宽度（简称极耳的宽度），根据极耳的宽度和预设的状态检测参数，得到极耳状态监测结果。然后，对比采集的目标极耳图像和预设的标定正常的极耳图像，分析二者之间的差异，得到图像对比结果，进而根据图像对比结果、和/或预设的极耳位置标定信息，确定极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域，即确定是第X片的极片存在异常。

本申请实施例的技术方案中，通过预设标定正常的极耳图像和极耳位置标定信息，能够在检测到极耳的状态出现异常时，能够根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，准确定位状态异常极耳的所在位置区域。

如图5所示，在一些实施例中，步骤S300之后，还包括：

步骤S320，根据极耳的宽度和预设的极耳数量检测参数，得到极耳数量检测结果。

极耳数量检测参数包括极耳总数量和极耳数量缺失评定参数。针对阴极极耳和阳极极耳，设定的极耳总数量也并不相同。具体的，可以是设定阴极极耳总数为19片，阳极极耳总数为21片。极耳数量检测结果包括阴极极耳数量检测结果和阳极极耳数量检测结果。

本实施例中，极耳数量缺失评定参数可以是极耳宽度的特定值0mm。经过大量的实验认证发现：若某一层极耳发生完全翻折或缺失时，则识别到的该层极耳的宽度为0mm，计算机设备自动判定未检测到该极耳，即该层极耳缺失，此时，识别出的极耳总数量会相应减1。根据极耳的宽度和预设的极耳数量检测参数，对极耳状态进行检测可以是：针对阴极极耳和阳极极耳，分别遍历识别到的各层极耳对应的极耳宽度，检测是否存在极耳宽度为0mm的极耳，并统计极耳宽度为0mm的异常极耳数量，将预设的阴极极耳总数量或阳极极耳总数量减去异常极耳数量，即得到阴极极耳数量检测结果和阳极极耳数量检测结果。

本申请实施例的技术方案中，通过预设极耳数量检测参数和极耳翻折规格参数，能够在仅得到极耳宽度的情况下，准确识别出极耳的数量和极耳是否翻折，得到准确的极耳数量检测结果和极耳翻折检测结果。进一步的，可以通过切换规格参数识别不同数量、不同宽度的阴极极耳和阳极极耳有无翻折的情况。

如图6所示，在一些实施例中，极耳状态异常程度包括极耳翻折程度；

步骤S300包括：

步骤S340，若检测到极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折。

步骤S400包括：步骤S420，根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度。

本实施例中，极耳翻折规格参数包括阴极极耳翻折规格参数和阳极极耳翻折规格参数，并且，针对阴极极耳和阳极极耳，所使用的极耳翻折规格参数并不相同。在实际应用中，通过大量的实验研究发现：正常无翻折的阴极极耳的顶部宽度在25~26mm之间波动，正常无翻折的阳极极耳的顶部宽度在24~27mm之间波动，当裸电芯极耳出现翻折时，其极耳的顶部宽度会变小。本实施例中，阴极极耳对应的极耳翻折规格参数可为0-19mm，即若阴极极耳的宽度≤19mm时，则可判定阴极极耳发生翻折；阳极极耳对应的极耳翻折规格参数可为0-20mm，即若阳极极耳的宽度≤19mm时，则可判定阳极极耳发生翻折。

具体实施时，可以是针对阴极极耳和阳极极耳，将识别到的极耳的宽度逐一与预设的阴极极耳翻折规格参数和阳极极耳翻折规格参数进行比较，若检测到某一层阴极极耳的宽度小于或等于阴极极耳翻折规格参数，则判定该阴极极耳发生翻折。某一层阳极极耳的宽度小于或等于阳极极耳翻折规格参数，则判定该阳极极耳发生翻折。如此，得到极耳翻折检测结果。需要特别的说明的是，若检测到某一层阴极极耳或阳极极耳的宽度为0mm，则首先确定极耳总数量，并判定该层极耳可能存在完全翻折的现象。

如前述实施例所述，极耳翻折程度包括部分翻折和完全翻折。承接上一实施例，通过预设极耳数量检测参数和极耳翻折规格参数，根据极耳的宽度与预设的极耳数量检测参数，得到极耳数量检测结果，将极耳的宽度逐一预设的极耳翻折规格参数进行比较，得到极耳是否发生翻折的检测结果后，可以根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度。状态异常程度判定依据可以是基于发生翻折的极耳宽度的数值范围，设置几个数值区间，每一数值区间对应相应的状态异常程度。

例如，结合上述实施例中的阴极极耳翻折规格参数和阳极极耳翻折规格参数，若识别的所有阴极极耳的宽度在25~26mm范围内波动（设定阴极极耳翻折规格为≤19mm），且阴极极耳总数量为19片（设定阴极极耳总数量为19片），则判定阴极极耳正常，标定极耳相对位置。对于阳极极耳，若识别得到所有阳极极耳的宽度在24~27mm范围内波动（设定阳极极耳翻折规格为≤20mm），且阳极极耳总数量为21片（设定阳极极耳总数为21片），判断阳极极耳状态正常。

若识别出的阴极极耳的宽度小于或等于19mm，则可判定阴极极耳发生部分翻折，若识别出的阳极极耳的宽度小于或等于20mm，则可判定阳极极耳发生部分翻折，若阴极极耳的宽度或阳极极耳的宽度在0mm上下波动，可判定阴极极耳或阳极极耳发生完全翻折。

本申请实施例的技术方案中，在根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测到存在翻折的极耳后，可根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，进一步确定极耳翻折程度，以便工作人员直观地了解极耳的状态。

在一些实施例中，判定得到极耳翻折程度后，还可以进一步对比目标极耳图像和标定正常的极耳图像，分析二者的差异，定位出现翻折的极耳的大致区域，再结合根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域。进一步的，还可以判定极耳翻折风险等级，发送异常裸电芯处理指令和设备报警提示消息至电池卷绕机，以使电池卷绕机将异常裸电芯排至NG槽，同时进行报警提示，以便工作人员进行人工排查，在确定极耳无异常后点击复位按钮启动设备。

举例说明，如图7所示，若识别出的阴极极耳的宽度在16.28mm上下波动，则可判定阴极极耳发生部分翻折，根据正常极耳的标定位置，可判定出大约是第9片阴极极耳发生部分翻折，确定极耳为低风险翻折，发送异常裸电芯处理指令和设备报警提示消息至电池卷绕机，以使电池卷绕机将异常裸电芯排至NG槽，同时进行报警提示。

如图8所示，若识别到阴极的宽度约0mm，这意味着判定阴极极耳总数量为18片（少于预设的阴极极耳总数19片）后，对比标定正常的极耳图像与目标极耳图像，结合标定的极耳位置信息，发现大约是第15片极耳区域附近未检测出极耳，表明约第15片极耳出现完全翻折的现象，并确定极耳为高风险翻折，发送异常裸电芯处理指令和设备报警提示消息至电池卷绕机，以使电池卷绕机将异常裸电芯排至NG槽，同时设备报警停机，经人工排查设备无异常后点击复位按钮启动设备。

如图9所示，当出现多层阴极极耳发生不同状态的翻折形貌时，根据极耳的宽度以及预设的数量检测参数，可识别出可识别的极耳总数为18片，根据预设的极耳翻折规格参数和极耳的宽度，结合标定正常的极耳的位置信息和/或预设的标定正常的极耳图像，可得到第7片极耳的顶部宽度约为16.58mm，且约第15片极耳出现完全翻折的现象，确定极耳为高风险翻折，发送异常裸电芯处理指令和设备报警提示消息至电池卷绕机，以使电池卷绕机将异常裸电芯排至NG槽，同时设备报警停机，经人工排查设备无异常后点击复位按钮启动设备。

本申请实施例的技术方案中，根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度，进一步结合根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定状态异常极耳的所在位置区域，能够使工作人员准确且直观地了解极耳的状态，并进一步根据状态异常极耳的所在位置区域，进行精准排查，提高排查效率。

如图5所示，在另一些实施例中，步骤S200包括：步骤S210，对极耳图像进行抓边判定，识别得到极耳的宽度。

抓边判定具体是指根据像素分布和亮度，色彩等信息，将其转换为数字信号，对这些信号执行各种操作以提取目标的特征(例如面积，数量，位置以及长度等)，然后根据预设的允许范围和其他条件，包括尺寸，角度，数量等实现抓边。本实施例中，可以预设极耳图像的左边区域为阴极极耳区域，极耳图像的右边区域为阳极极耳区域。可以是分别根据预设的规格参数对极耳图像的阴极极耳和阳极极耳进行顶部极耳的抓边判定，识别得到多层阴极极耳的数量和宽度，以及多层阳极极耳的数量和宽度。

本申请实施例的技术方案中，通过对极耳图像进行抓边判定，能够快速准确地识别得到极耳的宽度。

如图6所示，在一些实施例中，步骤S200包括：步骤S220，对极耳图像进行阈值分割，抓取目标区域，对目标区域进行边缘检测，提取出极耳边缘像素点，根据极耳边缘像素点的坐标进行曲线拟合，得到多条极耳边缘曲线，根据各极耳边缘曲线的像素值，得到极耳的宽度。

本实施例中，极耳图像的抓边判定可以是先对极耳图像进行阈值分割，使目标区域与背景区域的平均灰度的方差的差异最大，抓取出极耳图像中包含所有极耳的目标区域，然后，对目标区域进行边缘检测，提取出极耳边沿像素点，像素点的数量为多个，然后根据极耳边缘像素点的坐标进行曲线拟合，得到与极耳边缘轮廓对应的极耳边缘曲线，最后，根据极耳边缘曲线的像素值，得到极耳的宽度。例如，若10个像素值对应的极耳宽度为1mm，若一条极耳边缘曲线的像素大小为200个像素值，则确定与该极耳边缘曲线对应的极耳的宽度为20mm。在另一些实施例中，得到目标区域后，可以是对目标区域进行关键点采样，得到一系列多组顺序点集，然后，根据多组顺序点集的点集关系进行曲线拟合，得到多条极耳边缘曲线。可以理解的是，在其他实施例中，还可以采用其他曲线拟合的方式确定极耳的宽度，在此不做限定。

本申请实施例的技术方案中，通过极耳图像进行阈值分割和边缘检测，提取出极耳边缘像素点，通过曲线拟合的方式，能够得到准确的与极耳边缘轮廓对应的曲线，进而根据各极耳边缘曲线的像素值，得到极耳的宽度，实现了高效准确地确定极耳的宽度。

为了对本申请提供的极耳状态检测方法进行更为清楚的说明，下面结合附图6和一个具体实施例进行说明，该实施例包括以下步骤：

步骤S120，获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像。其中，极耳图像包括裸电芯预压整形过程中，检测到极片的压力承受值等于预设压力值时采集的目标极耳图像。

步骤S220，对极耳图像进行阈值分割，抓取目标区域，对目标区域进行边缘检测，提取出极耳边缘像素点，根据极耳边缘像素点的坐标进行曲线拟合，得到多条极耳边缘曲线，根据各所述曲线的像素值，得到极耳的宽度。

步骤S300，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

步骤S320，根据极耳的宽度和预设的极耳数量检测参数，得到极耳数量检测结果。

具体的，针对阴极极耳和阳极极耳，分别遍历识别到的各层极耳对应的极耳宽度，检测是否存在极耳宽度为0mm的极耳，并统计极耳宽度为0mm的异常极耳数量，将预设的阴极极耳总数量或阳极极耳总数量减去异常极耳数量，即得到阴极极耳数量检测结果和阳极极耳数量检测结果。

步骤S340，若检测到极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折。

具体的，针对阴极极耳和阳极极耳，将识别到的极耳的宽度逐一与预设的阴极极耳翻折规格参数和阳极极耳翻折规格参数进行比较，若检测到某一层阴极极耳的宽度小于或等于阴极极耳翻折规格参数，则判定该阴极极耳发生翻折。某一层阳极极耳的宽度小于或等于阳极极耳翻折规格参数，则判定该阳极极耳发生翻折。如此，得到极耳翻折检测结果。

步骤S420，根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度。

若识别出的阴极极耳的宽度小于或等于19mm，则可判定阴极极耳发生部分翻折，若识别出的阳极极耳的宽度小于或等于20mm，则可判定阳极极耳发生部分翻折，若阴极极耳的宽度或阳极极耳的宽度在0mm上下波动，可判定阴极极耳或阳极极耳发生完全翻折。

步骤S500，对比目标极耳图像与预设的标定正常的极耳图像，得到图像对比结果，根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的极耳状态检测方法的极耳状态检测装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个极耳状态检测装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于极耳状态检测方法的限定，在此不再赘述。

在一些实施例中，如图10所示，提供了一种极耳状态检测装置，包括：图像获取模块910、图像处理模块920和极耳状态检测模块930，其中：

图像获取模块910，用于获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像。

图像处理模块920，用于对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度。

极耳状态检测模块930，用于根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

本申请实施例的技术方案中，摒弃了采集电芯卷绕过程中的极耳图像的做法，选择采集裸电芯卷绕后预压整形过程中的极耳图像，即极耳在稳定堆叠状态下的图像，然后，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度，最后，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，检测极耳状态，得到极耳翻折检测结果。上述方案，通过采集处于稳定堆叠状态下的极耳的极耳图像，弥补了极耳的检测盲区，再识别出极耳的宽度，结合预设的极耳翻折规格参数，能够准确检测出极耳是否出现翻折状态，提高了极耳状态检测的准确度。

在一些实施例中，极耳状态检测模块930还用于获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像，对极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度，根据极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

如图11所示，在一些实施例中，装置还包括状态异常程度确定模块940，用于若极耳翻折检测结果表征存在状态异常极耳，根据存在状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度。

在一些实施例中，极耳图像包括裸电芯预压整形过程中，检测到极片的压力承受值等于预设压力值时采集的目标极耳图像；

装置还包括：异常极耳定位模块950，用于对比目标极耳图像与预设的标定正常的极耳图像，得到图像对比结果，根据图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域。

在一些实施例中，极耳状态检测模块930还用于根据极耳的宽度和预设的极耳数量检测参数，得到极耳数量检测结果。

在一些实施例中，极耳状态检测模块930还用于若检测到极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折；状态异常程度确定模块940还用于根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度。

在一些实施例中，图像处理模块920还用于对极耳图像进行抓边判定，得到极耳的宽度。

在一些实施例中，图像处理模块920还用于对极耳图像进行阈值分割，抓取目标区域，对目标区域进行边缘检测，提取出极耳边缘像素点，根据极耳边缘像素点的坐标进行曲线拟合，得到多条极耳边缘曲线，根据各极耳边缘曲线的像素值，得到极耳的宽度。

上述极耳状态检测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储极耳图像、标定正常的极耳图像以及状态检测参数等数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种极耳状态检测方法。

本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一些实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述极耳状态检测方法中的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述极耳状态检测方法中的步骤。

在一些实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述极耳状态检测方法中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本申请的权利要求和说明书的范围当中。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本申请并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims (12)

1.一种极耳状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像；

对所述极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度；

根据所述极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到极耳翻折检测结果之后，所述方法还包括：

若所述极耳翻折检测结果表征存在状态异常极耳，则根据所述状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述极耳图像包括裸电芯预压整形过程中，检测到极片的压力承受值等于预设压力值时采集的目标极耳图像；

得到极耳翻折检测结果之后，所述方法还包括：

对比所述目标极耳图像与预设的标定正常的极耳图像，得到图像对比结果；

根据所述图像对比结果和/或预设的极耳位置标定信息，确定所述极耳图像中状态异常极耳的所在位置区域。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果之后，所述方法还包括：

根据所述极耳的宽度和预设的极耳数量检测参数，得到极耳数量检测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果包括：

若检测到所述极耳的宽度小于或等于所述预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定所述极耳发生翻折。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述极耳状态异常程度包括极耳翻折程度；

所述根据所述极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果包括：

若检测到所述极耳的宽度小于或等于预设的极耳翻折规格参数的极耳，则判定极耳发生翻折；

根据状态异常极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳状态异常程度包括：

根据发生极耳翻折的极耳的宽度和预设的状态异常程度判定依据，确定极耳翻折程度。

7.根据权利要求1至2任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度包括：

对所述极耳图像进行抓边判定，得到极耳的宽度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述极耳图像进行抓边判定，得到极耳的宽度包括：

对所述极耳图像进行阈值分割，抓取目标区域；

对所述目标区域进行边缘检测，提取出极耳边缘像素点；

根据所述极耳边缘像素点的坐标进行曲线拟合，得到多条极耳边缘曲线；

根据各所述极耳边缘曲线的像素值，得到各所述极耳边缘曲线对应的极耳的宽度。

9.一种极耳状态检测装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取裸电芯预压整形过程中采集的极耳图像；

图像处理模块，用于对所述极耳图像进行图像处理，得到极耳的宽度；

极耳状态检测模块，用于根据所述极耳的宽度和预设的极耳翻折规格参数，得到极耳翻折检测结果。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

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