CN116008278B - 一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统，涉及智能检测技术领域，对目标锂离子电池的壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；将所述壳体瑕疵强度指标输入嵌于自动化毛刷设备的毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；获取毛刷实时工作参数；根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果，解决现有的锂电池毛刺清除方式多采用人为设置毛刷设备，清除方式不够智能，影响锂电池壳体的除刺效率和质量的问题，采取自适应控制模型达到提高锂电池壳体的除刺效率和产品质量的效果。

Description

一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统

技术领域

本发明涉及智能检测技术领域，具体涉及一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统。

背景技术

近年来，相较于传统电池，锂电池具有显著的性能优势，从而在市场上的需求量不断增加，但锂电池的制造工艺较为复杂，锂电池组一般都会采用铝制外壳，来增加电池的稳定性。锂电池组具备精度高、防晃动等优点，能够解决大部分的锂电池铝壳加工设备出现偏差的问题，电池在生产过程中的铝壳，其表面在不同的程度上会存在一些瑕疵，这些瑕疵的存在会使得电力电池铝壳表面存在细微的缺陷，从而影响锂电池组的使用，对于锂电池组的铝壳表面进行严格的管理，能够进一步提升锂电池产品的安全性能。

现有的锂电池毛刺清除方式多采用人为设置毛刷设备，清除方式不够智能，影响锂电池壳体的除刺效率，造成产品质量不稳定的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统，用于针对解决现有的锂电池毛刺清除方式多采用人为设置毛刷设备，清除方式不够智能，影响锂电池壳体的除刺效率，造成产品质量不稳定的问题。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法，所述方法包括：获取目标锂离子电池的壳体表面结构；对所述壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；搭建毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中；将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；连接所述自动化毛刷设备进行工作数据采集，得到毛刷实时工作参数；根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测系统，所述系统包括：壳体结构获取模块，所述壳体结构获取模块用于通过获取目标锂离子电池的壳体表面结构；表面图像采集模块，所述表面图像采集模块用于对所述壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；瑕疵强度分析模块，所述瑕疵强度分析模块用于基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；数学模型搭建模块，所述数学模型搭建模块用于搭建毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中；自适应控制模块，所述自适应控制模块用于将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；工作数据采集模块，所述工作数据采集模块用于连接所述自动化毛刷设备进行工作数据采集，得到毛刷实时工作参数；参数比对评估模块，所述参数比对评估模块用于根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法，涉及智能检测技术领域，通过对目标锂离子电池的壳体表面结构进行表面图像采集，得到标识表面特征的壳体表面数据集，根据瑕疵大小或程度进行瑕疵强度分析，按照瑕疵强度的状态，通过搭建好的毛刷设备自适应控制模型输出毛刷自适应工作参数进行毛刷设备的自适应控制，同时采集毛刷设备进行工作时的实时工作参数，再结合所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果。解决现有的锂电池毛刺清除方式多采用人为设置毛刷设备，清除方式不够智能，影响锂电池壳体的除刺效率，造成产品质量不稳定的问题，实现了通过结合毛刷设备的控制指标与锂电池壳体表面的瑕疵特征进行分析，采取自适应控制模型的搭建进行自适应控制和质量评估，达到提高锂电池壳体的除刺效率和产品质量的效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法流程示意图；

图2为本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法中获取清除质量评估结果的流程示意图；

图3为本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法中毛刷设备自适应控制模型搭建的流程示意图；

图4为本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测系统结构示意图。

附图标记说明：壳体结构获取模块10，表面图像采集模块20，瑕疵强度分析模块30，数学模型搭建模块40，自适应控制模块50，工作数据采集模块60，参数比对评估模块70。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法，用于针对解决现有的锂电池毛刺清除方式多采用人为设置毛刷设备，清除方式不够智能，影响锂电池壳体的除刺效率，造成产品质量不稳定的问题。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法，所述方法应用于毛刺清除质量检测系统，所述系统与自动化毛刷设备通信连接，所述方法包括：

步骤S100：获取目标锂离子电池的壳体表面结构；

具体而言，由于金属毛刺对锂电池的危害巨大，比如，若金属毛刺的尺寸较大会直接刺穿隔膜，导致锂电池组正负极之间短路，从而影响电池安全性能，锂离子电池在制造工艺流程中，极片分切工艺是造成电池壳体表面产生毛刺的过程，因此，在极片分切工艺之后需要根据对壳体表面进行去除毛刺的操作，但目前对于去除毛刺的操作缺少系统、完善的监测，以保证毛刺去除的质量。

一方面的，所述自动化毛刷设备为带有多个毛刷构件的毛刷设备，用于对锂电池壳体进行毛刷打磨，自动化毛刷设备通过控制电机来控制毛刷进行旋转，以达到打磨毛刺的效果，另一方面，针对于极片分切工艺，在制造的壳体表面所形成的毛刺需要以不同的打磨参数进行分析，因此，对于壳体表面结构进行分析，能够为下一步实现毛刺去除提供基础分布结构。

步骤S200：对所述壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；

具体而言，对所述壳体面结构进行表面图像采集的过程可以通过高精度图像采集装置进行采集，从而对于表面上所形成的毛刺等进行分析，进一步的，通过上述的高精度图像采集装置进行图像数据集的传输，将传输的数据作为进一步毛刺分析的数据源。

步骤S300：基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；

具体而言，对于壳体表面上所形成的壳体毛刺大小、厚度受到对应的工艺、模具影响，会有所不同，详细来说，为满足各型号电池，极片需要进行冲裁成型工序，极片可能由于不合理的冲裁工艺参数在集流体的冲裁边缘产生过长的毛刺。将其卷绕或叠片、封装成电池后，在该部位受过大压力时即存在毛刺穿刺隔膜，造成电池短路的风险。且毛刺长度随着冲裁间隙与圆角尺寸的增加而增加，冲裁间隙的变化导致集流体毛刺长度的变化大于模具间隙变化所导致毛刺长度变化，因此，基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取针对壳体瑕疵的强度进行指标的标识，为之后进行壳体表面瑕疵的去除提供打磨参照强度，用于实现准确、针对化的毛刺去除参数。

步骤S400：搭建毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中；

步骤S500：将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；

具体而言，针对于不同的自动化毛刷设备，在打磨同一毛刺的控制参数大小有所区分，因此，对于制造锂电池组的工艺中实时安装的自动化毛刷设备的设备型号、毛刷材料、接触面积以及毛刷密度，设备的转轴翻面、主轴、连接轴和驱动电机、转速电机等进行数据采集，并且按照自动化毛刷设备的历史工作参数与去除毛刺大小的对应关系，搭建出毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中，再将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，以所述毛刷设备自适应控制模型以所述壳体瑕疵强度指标为目标条件，进行自适应的学习，从而得到毛刷自适应工作参数，用于控制自动化毛刷设备驱动电机、转速电机和毛刷刷头等的数据，实现针对化去除毛刺的效果。

进一步而言，如图3所示，本申请步骤S400包括：

步骤S410：搭建所述毛刷设备自适应控制模型，其中，所述毛刷设备自适应控制模型包括内回路和外回路，其中，所述内回路为毛刷控制器和毛刷刷头组成的回路，所述外回路用于对所述毛刷控制器的参数进行调整；

步骤S420：根据所述毛刷控制器和所述毛刷刷头的工作参数对应关系，确定预设响应函数；

步骤S430：根据所述预设响应函数作为参考模型，以使所述毛刷设备自适应控制模型进行训练。

具体而言，所述毛刷设备自适应控制模型为自适应控制模型，以自动化毛刷设备作为被控对象，以壳体瑕疵强度指标作为自适应目标进行响应，应理解，由于自动化毛刷设备在进行对应参数的实时控制容易受到多方因素的影响，从而影响对应性的参数输出，为了保证所述毛刷设备自适应控制模型输出的准确性，形成外链接的多因素反馈回路，从而降低由于各个因素的偏差，提高自适应参数输出的准确性，搭建所述毛刷设备自适应控制模型的过程如下：

根据所述毛刷控制器和所述毛刷刷头的工作参数对应关系，确定预设响应函数，以预设响应函数作为参考模型，以使所述毛刷设备自适应控制模型进行训练，同时毛刷控制器和毛刷刷头组成内回路，外回路为反馈回路，能够对所述毛刷控制器的参数进行调整，包括参考模型、控制器、自适应率三个部分，进一步的，运行系统的输出响应y(t)与模型的输出响应y_m(t)是不可能完全一致，结果将产生偏差信号e(t)，故可由e(t)驱动自适应机构来产生适当调节作用，直接改变控制器的参数，从而使系统的输出y(t)逐步与模型输出y_m(t)接近，直到y(t)＝y_m(t)为止，当e(t)＝0后，自适应调整过程就自动停止，控制器参数也就自动整定完毕，以此来输出毛刷自适应工作参数，对自动化毛刷设备进行控制。为此，外回路作为反馈调节层还可以通过检测表面毛刺的表面氧化物，实现精准的调节反馈判断，过程如下，

进一步而言，本申请步骤S400还包括：

步骤S440：根据表面检测装置对所述目标锂离子电池进行表面物质检测，获取表面检测结果；

步骤S450：基于所述表面检测结果，判断所述目标锂离子电池是否存在表面氧化物，若存在表面氧化物，获取氧化影响系数，其中，所述氧化影响系数用于标识氧化物在进行毛刺清除时所造成的影响；

步骤S460：当所述氧化影响系数大于预设氧化影响系数，生成调节反馈层；

步骤S470：将所述调节反馈层作为所述外回路控制进行自适应优化，输出二次自适应工作参数。

具体而言，所述表面检测装置为表面材料成分的检测，由于锂电池组在诉制作的工艺条件复杂，且进行冲裁时容易引发毛刺表面的材料发生微小的反应，当处于的条件满足一定的反应条件时，会影响毛刺瑕疵强度的判断，从而影响自适应控制参数的准确性，因此，首先通过表面检测装置对目标锂离子电池壳体的表面材料进行检测，由于铝壳的壳体材料具有稳定性，能够进一步提高电池性能的稳定性，因此，对于铝壳体的纯度检测有助于产品生产质量的提高，当进行表面材料的物质检测后，判断所述目标锂离子电池的壳体是否存在表面氧化物，若存在表面氧化物，获取标识氧化物在进行毛刺清除时造成影响的氧化影响系数，即分析表面氧化物的成分是否会影响毛刺的硬度，从而使得毛刺瑕疵强度造成偏差，因此，当所述氧化影响系数大于预设氧化影响系数，生成调节反馈层，将所述调节反馈层作为所述外回路控制的其中一个因素进行自适应优化，输出二次自适应工作参数，达到了针对壳体特征进行调节反馈层的外回路优化，以此来不断优化自适应的工作参数，使得对自动化毛刷设备的控制更加精准，提高毛刺清除的效果。

步骤S600：连接所述自动化毛刷设备进行工作数据采集，得到毛刷实时工作参数；

步骤S700：根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果。

具体而言，在所述自动化毛刷设备进行工作数据采集时，实时记录毛刷运行参数，以所述毛刷设备自适应控制模型输出的毛刷自适应工作参数与目前的毛刷实时工作参数进行比对评估，获取参数控制的偏离度，当参数的偏离程度较小时，进一步对壳体表面进行毛刺去除的参数进行分析，包括毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，再根据毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数进行质量的评估，达到了基于自适应参数控制的条件下，分析去除过程中的毛刷设备影响，毛刷设备影响与质量评估结果呈反比例关系，如当各项影响较低时标识清除质量较高，取自适应控制模型的搭建进行自适应控制和质量评估，达到提高锂电池壳体的除刺效率和产品质量的效果。

进一步而言，如图2所示，本申请还包括：

步骤S710：将所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，包括多个评估参数，其中，所述多个评估参数包括毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数；

步骤S720：基于所述毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，得到转速均匀系数、清洁损耗系数和轴向平稳系数；

步骤S730：根据所述转速均匀系数、所述清洁损耗系数和所述轴向平稳系数，获取清除质量评估结果。

具体而言，将所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，包括多个评估参数，所述多个评估参数包括毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，其中，所述毛刷转速参数为执行自适应工作参数时对应的毛刷转速数据，转速不同所产生的打磨强度不同；所述毛刷表面参数为毛刷刷头的表面参数，若表面刷毛的损耗会影响自适应工作参数的执行；所述毛刷轴向参数为毛刷在水平轴向的运行参数和垂直轴向的运行参数，用于防止毛刷在执行自适应控制参数时受到轴向影响引起毛刺清除位置偏差的情况，从而基于所述毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，分别进行分析，得到与之一一对应的转速均匀系数、清洁损耗系数和轴向平稳系数，进而用转速均匀系数、清洁损耗系数和轴向平稳系数来获取清除质量评估结果。

进一步而言，本申请步骤S720还包括：

步骤S721a：基于所述毛刷转速参数绘制毛刷转速曲线；

步骤S722a：根据所述毛刷转速曲线，得到多个转速变化节点以及每个转速对应的截取曲线；

步骤S723a：对所述多个转速变化节点的前后曲线进行转速过渡分析，得到过渡均匀性；

步骤S724a：对每个转速对应的截取曲线进行转动均匀性分析，得到转动均匀性；

步骤S725a：基于所述过渡均匀性和所述转动均匀性，输出所述转速均匀系数。

具体而言，根据所述毛刷转速参数绘制在执行自适应工作参数的实时转速绘制对应的转速曲线，并在转速曲线上得到多个转速变化节点以及每个转速对应的截取曲线，其中，所述多个转速变化节点为转速发生实时参数变化的节点，比如32r/s至48r/s，或者22r/s等，在此，当转速发生变化即记录该节点，进一步的，每个转速对应的截取曲线为处于当前转速的持续不变的曲线，从而对所述多个转速变化节点的前后曲线进行转速过渡分析，得到过渡均匀性，所述过渡均匀性能够有效标识转速的均匀性，对每个转速对应的截取曲线进行转动均匀性分析，得到转动均匀性，标识在当前转速的持续不变的条件下毛刷的工作均匀性，以所述过渡均匀性和所述转动均匀性作为所述转速均匀系数进行输出，达到了利用转动曲线分别进行节点和线段的均匀性分析，提高输出数据的。

进一步而言，本申请步骤S720还包括：

步骤S721b：基于所述毛刷表面参数，得到毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息；

步骤S722b：根据所述毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息进行分析，生成预设转速阈值；

步骤S723b：以所述毛刷转速参数与所述预设转速阈值进行比较，得到大于等于所述预设转速阈值的转速；

步骤S724b：根据所述大于等于所述预设转速阈值的转速进行毛刷损耗度分析，得到所述清洁损耗系数。

进一步而言，本申请步骤S720还包括：

步骤S721c：基于所述毛刷轴向参数，获取水平轴向参数和垂直轴向参数；

步骤S722c：分别对所述水平轴向参数和所述垂直轴向参数进行轴向平稳性分析，得到水平平稳系数和垂直平稳系数；

步骤S723c：根据所述水平平稳系数和所述垂直平稳系数，得到所述轴向平稳系数。

具体而言，所述清洁损耗系数用于标识毛刷表面在进行实时工作时的表面损耗、磨损，比如毛刷表面出现磨损凹面，影响后续对于毛刺的清除效果，毛刷的磨损与其材料、密度和实时转速大小相关，当转速越大其磨损也更加严重，从而基于所述毛刷表面参数，得到毛刷表面材料信息，包括材料的硬度、柔韧性等，以及毛刷表面密度信息、包括毛刷面的面积大小、间隙参数、以及没簇分布的量等，从而根据所述毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息进行转速阈值的上限设置，生成预设转速阈值，用于保护毛刷的额外损耗降最小，以毛刷实时转速参数与所述预设转速阈值进行比较，得到大于等于所述预设转速阈值的转速，根据大于等于所述预设转速阈值的转速的超出大小以及时长进行损耗程度分析，以得到所述清洁损耗系数，从而得到对应的质量评估结果。

进一步的，毛刷轴向参数水平轴向参数和垂直轴向参数，分别对所述水平轴向参数和所述垂直轴向参数进行轴向平稳性分析，分别得到水平平稳系数和垂直平稳系数，根据所述水平平稳系数和所述垂直平稳系数，得到所述轴向平稳系数，从而根据所述转速均匀系数、所述清洁损耗系数和所述轴向平稳系数，获取清除质量评估结果。

综上所述，由于采用了通过对目标锂离子电池的壳体表面结构进行表面图像采集，得到标识表面特征的壳体表面数据集，根据瑕疵大小或程度进行瑕疵强度分析，按照瑕疵强度的状态，通过搭建好的毛刷设备自适应控制模型输出毛刷自适应工作参数进行毛刷设备的自适应控制，同时采集毛刷设备进行工作时的实时工作参数，再结合所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果。解决现有的锂电池毛刺清除方式多采用人为设置毛刷设备，清除方式不够智能，影响锂电池壳体的除刺效率，造成产品质量不稳定的问题，实现了通过结合毛刷设备的控制指标与锂电池壳体表面的瑕疵特征进行分析，采取自适应控制模型的搭建进行自适应控制和质量评估，达到提高锂电池壳体的除刺效率和产品质量的效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测系统，系统包括：

壳体结构获取模块10，所述壳体结构获取模块10用于通过获取目标锂离子电池的壳体表面结构；

表面图像采集模块20，所述表面图像采集模块20用于对所述壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；

瑕疵强度分析模块30，所述瑕疵强度分析模块30用于基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；

数学模型搭建模块40，所述数学模型搭建模块40用于搭建毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中；

自适应控制模块50，所述自适应控制模块50用于将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；

工作数据采集模块60，所述工作数据采集模块60用于连接所述自动化毛刷设备进行工作数据采集，得到毛刷实时工作参数；

参数比对评估模块70，所述参数比对评估模块70用于根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果。

进一步而言，系统还包括：

多个评估模块，用于将所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，包括多个评估参数，其中，所述多个评估参数包括毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数；

多个系数获取模块，用于基于所述毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，得到转速均匀系数、清洁损耗系数和轴向平稳系数；

多个系数计算模块，用于基于根据所述转速均匀系数、所述清洁损耗系数和所述轴向平稳系数，获取清除质量评估结果。

进一步而言，系统还包括：

毛刷转速曲线绘制模块，用于基于所述毛刷转速参数绘制毛刷转速曲线；

曲线节点提取模块，用于根据所述毛刷转速曲线，得到多个转速变化节点以及每个转速对应的截取曲线；

转速过渡分析模块，用于对所述多个转速变化节点的前后曲线进行转速过渡分析，得到过渡均匀性；

曲线均匀分析模块，用于对每个转速对应的截取曲线进行转动均匀性分析，得到转动均匀性；

均匀系数输出模块，用于基于所述过渡均匀性和所述转动均匀性，输出所述转速均匀系数。

进一步而言，系统还包括：

毛刷信息获取模块，用于基于所述毛刷表面参数，得到毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息；

转速阈值预设模块，用于根据所述毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息进行分析，生成预设转速阈值；

转速阈值判断模块，用于以所述毛刷转速参数与所述预设转速阈值进行比较，得到大于等于所述预设转速阈值的转速；

清洁损耗系数输出模块，用于根据所述大于等于所述预设转速阈值的转速进行毛刷损耗度分析，得到所述清洁损耗系数。

进一步而言，系统还包括：

毛刷轴向分区模块，用于基于所述毛刷轴向参数，获取水平轴向参数和垂直轴向参数；

轴向平稳性模块分析，用于分别对所述水平轴向参数和所述垂直轴向参数进行轴向平稳性分析，得到水平平稳系数和垂直平稳系数；

轴向平稳系数输出模块，用于根据所述水平平稳系数和所述垂直平稳系数，得到所述轴向平稳系数。

进一步而言，系统还包括：

自适应控制模型搭建模块，用于搭建所述毛刷设备自适应控制模型，其中，所述毛刷设备自适应控制模型包括内回路和外回路，其中，所述内回路为毛刷控制器和毛刷刷头组成的回路，所述外回路用于对所述毛刷控制器的参数进行调整；

参考模型设置模块，用于根据所述毛刷控制器和所述毛刷刷头的工作参数对应关系，确定预设响应函数；

自适应控制模型生成模块，用于根据所述预设响应函数作为参考模型，以使所述毛刷设备自适应控制模型进行训练。

进一步而言，系统还包括：

表面物质检测模块，用于根据表面检测装置对所述目标锂离子电池进行表面物质检测，获取表面检测结果；

表面氧化物判断模块，用于基于所述表面检测结果，判断所述目标锂离子电池是否存在表面氧化物，若存在表面氧化物，获取氧化影响系数，其中，所述氧化影响系数用于标识氧化物在进行毛刺清除时所造成的影响；

调节反馈层输出模块，用于当所述氧化影响系数大于预设氧化影响系数，生成调节反馈层；

自适应二次优化模块，用于将所述调节反馈层作为所述外回路控制进行自适应优化，输出二次自适应工作参数。

本说明书通过前述对一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测方法，其特征在于，所述方法应用于毛刺清除质量检测系统，所述系统与自动化毛刷设备通信连接，所述方法包括：

获取目标锂离子电池的壳体表面结构；

对所述壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；

基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；

搭建毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中；

将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；

连接所述自动化毛刷设备进行工作数据采集，得到毛刷实时工作参数；

根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果，其中，包括多个评估参数，所述多个评估参数包括毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数；

基于所述毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，得到转速均匀系数、清洁损耗系数和轴向平稳系数；

根据所述转速均匀系数、所述清洁损耗系数和所述轴向平稳系数，获取清除质量评估结果；

其中，所述搭建毛刷设备自适应控制模型还包括：

所述毛刷设备自适应控制模型包括内回路和外回路，其中，所述内回路为毛刷控制器和毛刷刷头组成的回路，所述外回路用于对所述毛刷控制器的参数进行调整；

根据所述毛刷控制器和所述毛刷刷头的工作参数对应关系，确定预设响应函数；

根据所述预设响应函数作为参考模型，以使所述毛刷设备自适应控制模型进行训练。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述毛刷转速参数绘制毛刷转速曲线；

根据所述毛刷转速曲线，得到多个转速变化节点以及每个转速对应的截取曲线；

对所述多个转速变化节点的前后曲线进行转速过渡分析，得到过渡均匀性；

对每个转速对应的截取曲线进行转动均匀性分析，得到转动均匀性；

基于所述过渡均匀性和所述转动均匀性，输出所述转速均匀系数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述毛刷表面参数，得到毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息；

根据所述毛刷表面材料信息和毛刷表面密度信息进行分析，生成预设转速阈值；

以所述毛刷转速参数与所述预设转速阈值进行比较，得到大于等于所述预设转速阈值的转速；

根据所述大于等于所述预设转速阈值的转速进行毛刷损耗度分析，得到所述清洁损耗系数。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述毛刷轴向参数，获取水平轴向参数和垂直轴向参数；

分别对所述水平轴向参数和所述垂直轴向参数进行轴向平稳性分析，得到水平平稳系数和垂直平稳系数；

根据所述水平平稳系数和所述垂直平稳系数，得到所述轴向平稳系数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据表面检测装置对所述目标锂离子电池进行表面物质检测，获取表面检测结果；

基于所述表面检测结果，判断所述目标锂离子电池是否存在表面氧化物，若存在表面氧化物，获取氧化影响系数，其中，所述氧化影响系数用于标识氧化物在进行毛刺清除时所造成的影响；

当所述氧化影响系数大于预设氧化影响系数，生成调节反馈层；

将所述调节反馈层作为所述外回路控制进行自适应优化，输出二次自适应工作参数。

6.一种锂离子电池铝壳毛刺清除质量检测系统，其特征在于，所述系统与自动化毛刷设备通信连接，所述系统包括：

壳体结构获取模块，所述壳体结构获取模块用于获取目标锂离子电池的壳体表面结构；

表面图像采集模块，所述表面图像采集模块用于对所述壳体表面结构进行表面图像采集，得到壳体表面数据集；

瑕疵强度分析模块，所述瑕疵强度分析模块用于基于所述壳体表面数据集进行瑕疵强度分析，获取壳体瑕疵强度指标；

数学模型搭建模块，所述数学模型搭建模块用于搭建毛刷设备自适应控制模型，将所述毛刷设备自适应控制模型嵌于所述自动化毛刷设备中，所述毛刷设备自适应控制模型包括内回路和外回路，其中，所述内回路为毛刷控制器和毛刷刷头组成的回路，所述外回路用于对所述毛刷控制器的参数进行调整；

根据所述毛刷控制器和所述毛刷刷头的工作参数对应关系，确定预设响应函数；

根据所述预设响应函数作为参考模型，以使所述毛刷设备自适应控制模型进行训练；

自适应控制模块，所述自适应控制模块用于将所述壳体瑕疵强度指标输入所述毛刷设备自适应控制模型中，得到毛刷自适应工作参数；

工作数据采集模块，所述工作数据采集模块用于连接所述自动化毛刷设备进行工作数据采集，得到毛刷实时工作参数；

参数比对评估模块，所述参数比对评估模块用于根据所述毛刷实时工作参数与所述毛刷自适应工作参数进行比对评估，得到清除质量评估结果，其中，包括多个评估参数，其中，所述多个评估参数包括毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数；

基于所述毛刷转速参数、毛刷表面参数以及毛刷轴向参数，得到转速均匀系数、清洁损耗系数和轴向平稳系数；

根据所述转速均匀系数、所述清洁损耗系数和所述轴向平稳系数，获取清除质量评估结果。