CN116148289A - 电池缺陷检测方法及系统、计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种电池缺陷检测方法及系统、计算机可读存储介质，缺陷检测设备在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的缺陷信息，以便后续根据电池的缺陷信息评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体涉及一种电池缺陷检测方法及系统、计算机可读存储介质。
背景技术
目前的电池结构较为复杂，在电芯的外部还会设置多层结构，以保证电芯的正常使用，然而，在电池箱体托底发生底部磕碰损伤时，会导致电池的外部和内部发生变形。为了检测电池的变形情况，通常需要将电池结构拆卸开，检测电池的变形情况，这样就会导致拆卸后的电池报废，降低了电池的使用寿命，同时在一定程度上也降低了用户体验。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请的一个目的在于提出一种电池缺陷检测方法及系统、计算机可读存储介质，缺陷检测设备可以在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步基于该电池的断层图像确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式，无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的缺陷信息，以便后续根据电池的缺陷信息评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
一方面，提供了一种电池缺陷检测方法，方法包括：
获取车辆底部的图像；
若基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏，则获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。
由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步基于该电池的断层图像确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式，无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的缺陷信息，以便后续根据电池的缺陷信息评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
可选的，基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏，包括：
基于车辆底部的图像确定车辆底部出现损坏的区域；
若车辆底部出现损坏的区域与电池在车辆底部的正投影重叠，则确定车辆底部的电池所在区域出现损坏。
可选的，基于车辆底部的图像确定车辆底部出现损坏的区域，包括：
将车辆底部的图像输入图像检测模型；
获取图像检测模型输出的检测信息，检测信息至少包括车辆底部出现损坏的区域；
其中，图像检测模型是基于多个样本数据训练得到的，每个样本数据包括样本车辆底部的图像以及样本车辆底部的属性信息，属性信息至少用于标识样本车辆底部出现损坏的区域。
采用图像检测模型确定车辆底部出现损坏的区域，提高了对车辆底部出现损坏的区域确定的效率和准确性。
可选的，获取车辆底部的图像，包括：
获取车辆底部的不同区域的子图像；
将多个子图像合成，得到车辆底部的图像。
通过将不同区域的子图像合成，以获取车辆底部的图像。
可选的，在获取车辆底部的图像之前，方法还包括：
对车辆底部进行清洗。
由此在采集车辆底部的图像之前，对车辆的底部进行清洗，由此可以避免异物影响采集的图像的效果，提高了对车辆底部的电池所在区域是否出现损坏检测的可靠性。
可选的，在获取车辆底部的图像之前，方法还包括：
获取车辆的标识信息；
对应存储车辆的标识信息和车辆底部的图像。
通过存储车辆的标识信息和车辆底部的图像，由此实现为车辆建立档案信息，方便后期查询。
可选的，车辆的标识信息包括车辆的牌照信息。获取车辆的标识信息，包括：
获取车辆的车牌图像，并从车牌图像中识别车辆的牌照信息。
通过车牌图像中识别车辆的牌照信息，提高了对车辆的牌照信息获取的效率。
可选的，方法还包括：
若基于车辆底部的图像确定车辆底部的任一区域出现损坏，则对应存储车辆的标识信息、任一区域、任一区域的大小和任一区域的损坏类型。
通过对应存储车辆的标识信息、车辆底部出现损坏的区域、出现损坏的区域的大小以及出现损坏的区域的损坏类型，由此便于后期查询与车辆相关的信息，建立车电数据链，确认电池的换电档案，方便后期追溯。
可选的，缺陷信息包括电池的变形量、电池的电极存在褶皱、电极发生断裂、电池的极片对齐度和电池的内部存在异物中的至少一种。
另一方面，提供了一种电池缺陷检测系统，电池缺陷检测系统包括：图像采集设备和缺陷检测设备；
图像采集设备用于采集车辆底部的图像，并将车辆底部的图像发送至缺陷检测设备；
缺陷检测设备用于在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。
可选的，电池缺陷检测系统还包括：车辆清洗设备；车辆清洗设备用于对车辆的底部进行清洗。
可选的，缺陷检测设备还用于响应于缺陷检测指令，向车辆清洗设备发送清洗指令；
车辆清洗设备用于响应于清洗指令，对车辆的底部进行清洗，并在对车辆底部清洗结束后，向缺陷检测设备发送清洗结束指令；
缺陷检测设备还用于响应于清洗结束指令，向图像采集设备发送图像采集指令；
图像采集设备用于响应于图像采集指令，获取车辆底部的图像。
再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有电池缺陷检测程序，电池缺陷检测程序被处理器执行时实现上述方面所述的电池缺陷检测方法。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种电池缺陷检测系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的另一个种电池缺陷检测系统的结构示意图；
图3是本申请实施例提供的又一个种电池缺陷检测系统的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的再一种电池缺陷检测系统的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种电池缺陷检测方法的流程图；
图6是本申请实施例提供的另一种电池缺陷检测方法的流程图。
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。
在本申请实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
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个实施例中。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）。
在本申请实施例的描述中，技术术语“中心”“纵向”“横向”“长度”“宽度”“厚度”“上”“下”“前”“后”“左”“右”“竖直”“水平”“顶”“底”“内”“外”“顺时针”“逆时针”“轴向”“径向”“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请实施例的限制。
在本申请实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，技术术语“安装”“相连”“连接”“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；也可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
目前的电池结构较为复杂，在电芯的外部还会设置多层结构，以保证电芯的正常使用，然而，在电池箱体托底发生底部磕碰损伤时，会导致电池的外部和内部发生变形。为了检测电池的变形情况，通常需要将电池结构拆卸开，检测电池的变形情况，这样就会导致拆卸后的电池报废，降低了电池的使用寿命，同时在一定程度上也降低了用户体验。
申请人对电池的多层结构进行研究，结合车辆底部的图像和CT射线检测技术检测电池是否存在缺陷。其中，电池缺陷检测系统通过采集车辆底部的图像，并在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。
由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步采用CT射线检测技术获取电池的断层图像，并基于该电池的断层图像确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的可靠性和效率。并且，该种方式，无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的变形情况，以便后续根据电池的变形情况评估电池的可靠性和安全性。
图1是本申请实施例提供的一种电池缺陷检测系统的结构示意图，如图1所示，电池缺陷检测系统100可以包括图像采集设备10和缺陷检测设备20。
图像采集设备10用于采集车辆底部的图像，并将车辆底部的图像发送至缺陷检测设备20。可选的，图像采集设备10用于在车辆经过该图像采集设备10的过程中，采集车辆底部的图像。
缺陷检测设备20用于在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。该缺陷检测设备20可以是计算机设备。
综上所述，本申请实施例提供了一种电池缺陷检测系统，该系统中缺陷检测设备可以在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步基于该电池的断层图像确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式，无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的缺陷信息，以便后续根据电池的缺陷信息评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
例如，电池的缺陷信息可以包括电池的变形量，根据电池的变形量确定电池的损坏程度不会出现安全事故时，可先暂时使用，提高用户体验；又如，根据电池的变形量确定电池的损坏程度较大时，为了避免出现安全事故，对电池进行维修。
参考图1至图3（图2和图3均未示出缺陷检测设备20），电池缺陷检测系统100还可以包括工业CT设备30，采用非接触的CT射线检测方式，其检测精度可以为50微米（μm）到500μm，待测物穿透深度可以为150毫米（mm）到200mm。缺陷检测设备20用于在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，向工业CT设备30发送图像获取指令，工业CT设备30可以响应于该图像获取指令，获取电池的断层图像，并将电池的断层图像发送至缺陷检测设备20，以使得缺陷检测设备20基于电池的断层图像确定的电池的缺陷信息。采用非接触的CT射线检测方式，对于底盘磕碰事件的检测较为精准快捷，不用拆卸实现无损检测，评估安全和可靠性有帮助，改进车辆售后服务，提升用户体验。
缺陷检测设备20还用于在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，发出提示信息，该提示信息用于提示车辆底部的电池所在区域出现损坏。参考图4（图4未示出缺陷检测设备20），工作人员可以将车辆的电池001取出，并将该电池001放置在可移动工作台002上，缺陷检测设备20在接收到工作人员触发的图像扫描操作后，可以控制可移动工作台002将电池001运送至工业CT设备30的预设位置K，并向工业CT设备30发送图像获取指令，工业CT设备30在接收到该图像获取指令后，可以获取电池的断层图像。
在本申请实施例中，电池的缺陷信息可以包括电池的变形量、电池的电极存在褶皱、电极发生断裂、电池的极片对齐度和电池的内部存在异物中的至少一种。
电池具有多层结构，若电池的缺陷信息包括电池的变形量，则工业CT设备30还可以检测射线在每层结构的放射参数，其中，该放射参数可以包括放射率和/或吸收率。缺陷检测设备20可以将电池的多个断层图像进行合成得到电池的三维数据，根据放射参数确定电池中每层结构的边界点，根据每层结构的边界点以及电池的三维数据确定每层结构的材料厚度，并将每层结构的材料厚度与对应的参考值进行比较，可以确定每层结构的变形量，由此可以确定出电池的变形量。
需要说明的是，电池具有三层结构，三层结构包括水冷板、涂胶层和电芯层，由于三层结构的材质不同，密度也不同，射线在不同密度的材质上的放射率和/或吸收率是不同的，因此根据放射率和/或吸收率的变化情况，就可以确认每层结构的边界点，射线刚经过水冷板时的边界点，水冷板与涂胶层之间的边界点，涂胶层与电芯层之间的边界点，最后射出电芯层时电芯层的边界点。由此无需将多层结构的电池拆卸开，就可以精准快捷地检测出电池的变形情况，提升用户体验。
在本申请实施例中，缺陷检测设备20还可以将电池的多个断层图像输入缺陷检测模型中，并获取该缺陷检测模型输出的缺陷检测信息，该缺陷检测信息用于指示电池的变形量。
其中，缺陷检测模型是基于多个样本数据训练得到的，每个样本数据可以包括样本电池的断层图像以及样本电池的属性信息，该样本电池的属性信息至少用于标识样本电池的变形量。
若电池的缺陷信息包括：电池的电极存在褶皱、电极发生断裂或者电池的极片对齐度，则缺陷检测设备20可以将电极的断层图像输入缺陷检测模型中，并获取该缺陷检测模型输出的缺陷检测信息。该缺陷检测信息用于指示电极是否存在褶皱、电极是否发生断裂或者电池的极片对齐度。
其中，该样本电池的属性信息至少还用于标识样本电池的电极是否存在褶皱、样本电池的电极是否发生断裂以及样本电池的极片对齐度。
若电池的缺陷信息包括：电池的内部存在异物，缺陷检测设备20还可以将电池内部的多个断层图像输入缺陷检测模型中，并获取该缺陷检测模型输出的缺陷检测信息，该缺陷检测信息还用于指示电池的内部是否存在异物。该样本电池的属性信息还可以包括样本电池的内部是否存在异物。
在本申请实施例中，图像采集设备10可以在车辆的底部经过图像采集设备10的过程中，依次采集车辆底部的不同区域的子图像，并将该多个子图像发送至缺陷检测设备20，缺陷检测设备20可以在获取到多个子图像之后，可以将该多个子图像合成，得到车辆底部的图像。
可选的，图像采集设备10可以包括多个摄像头，该多个摄像头可以按照预设形状排布，例如，该多个摄像头可以按照A字形排布，或者一字形排布。在车辆经过多个摄像头的过程中，多个摄像头可以获取车辆底部的一个区域的子图像。
在本申请实施例一种可选的实现方式中，缺陷检测设备20可以基于车辆底部的图像确定车辆底部出现损坏的区域，若车辆底部出现损坏的区域与电池在车辆底部的正投影重叠，则可以确定车辆底部的电池所在区域出现损坏。
其中，车辆底部出现损坏的区域与电池在车辆底部的正投影重叠可以包括：车辆底部出现损坏的区域与电池在车辆底部的正投影部分重叠，或者完全重叠。
缺陷检测设备20在获取到车辆底部的图像后，将车辆底部的图像输入图像检测模型，并获取图像检测模型输出的检测信息。
其中，缺陷检测设备20中可以预先存储该图像检测模型，该检测信息至少可以包括车辆底部出现损坏的区域。并且，图像检测模型是基于多个样本数据训练得到的，每个样本数据可以包括样本车辆底部的图像以及样本车辆底部的属性信息，该属性信息至少用于标识样本车辆底部出现损坏的区域。
在本申请实施例中，图像检测模型可以输出车辆底部出现损坏的区域，在车辆底部的位置。缺陷检测设备20中预先存储电池在车辆底部的正投影的投影区域的位置。缺陷检测设备20可以基于投影区域的位置，以及出现损坏的区域在车辆底部的位置，检测该投影区域与车辆底部出现损坏的区域是否存在重叠，若投影区域与车辆底部出现损坏的区域存在重叠，则可以确定电池所在区域出现损坏。若投影区域与车辆底部出现损坏的区域不存在重叠，则可以确定电池所在区域未出现损坏。
车辆底部出现损坏的区域可以为多个，若车辆底部出现损坏的任一区域与投影区域存在重叠，则可以确定电池所在区域出现损坏。
参考图3，该电池缺陷检测系统还可以包括车辆清洗设备40，该车辆清洗设备40用于对车辆的底部进行清洗。
可选的，缺陷检测设备20还用于响应于缺陷检测指令，向车辆清洗设备40发送清洗指令。该缺陷检测指令可以是工作人员在缺陷检测设备20触发的。
车辆清洗设备40用于响应于清洗指令，对车辆的底部进行清洗，并在对车辆底部清洗结束后，向缺陷检测设备20发送清洗结束指令。
缺陷检测设备20还用于响应于清洗结束指令，向图像采集设备10发送图像采集指令，图像采集设备10用于响应于图像采集指令，采集车辆底部的图像。
由此在采集车辆底部的图像之前，对车辆的底部进行清洗，由此可以避免异物影响采集的图像的效果，提高了对车辆底部的电池所在区域是否出现损坏检测的可靠性。
缺陷检测设备20还可以在获取车辆底部的图像之后，获取车辆的标识信息，并对应存储车辆的标识信息和车辆底部的图像，并对应存储车辆的标识信息和电池的缺陷信息，由此实现为车辆建立档案信息，方便后期查询。
可选的，车辆的标识信息可以是车辆的牌照信息，缺陷检测设备20可以获取车辆的车牌图像，并从车牌图像中识别车辆的牌照信息。
图像采集设备10还可以响应于图像采集指令，采集车辆牌照的图像，并将该车辆牌照的图像发送至缺陷检测设备20，进而使得缺陷检测设备20识别该车辆牌照的图像中的牌照信息。
在本申请实施例中，缺陷检测设备20若基于车辆底部的图像确定车辆底部的任一区域出现损坏，则可以对应存储车辆的标识信息、任一区域、任一区域的损坏类型和任一区域的大小。其中，任一区域的损坏类型可以包括锈蚀、剐蹭、破损和磕碰凹陷等。
上述样本车辆底部的属性信息还用于标识样本车辆底部出现损坏的区域的损坏类型和出现损坏的区域的大小。因此图像检测模型输出的检测信息还可以包括车辆底部出现损坏的区域的损坏类型和出现损坏的区域的大小。
通过对应存储车辆的标识信息、车辆底部出现损坏的区域、出现损坏的区域的损坏类型和出现损坏的区域的大小，由此便于后期查询与车辆相关的信息，建立车电数据链，确认电池的换电档案，方便后期追溯。
在本申请实施例中，缺陷检测设备20还可以存储电池的标识信息和电池的使用信息，该电池的使用信息包括电池的装换记录和电池的功能评估报告。该电池的功能评估报告可以包括电池的缺陷信息，以及电池能否继续使用的结果，电池的装换记录可以包括电池在至少一个车辆的安装信息。由此实现对电池的数据监控，为后续的维修提供便利。
本申请实施例提供的电池缺陷检测过程不仅可以应用到电池已经出厂投入使用的情况，还可以应用在电池的生产过程中，由此可以提高电池的出厂质量，降低缺陷品流入市场的概率。
本申请实施例从系统角度出发，按照流程对电池进行评估，先检测车辆底部的电池所在区域是否存在损坏，若车辆底部的电池所在区域存在损坏，则采用CT射线检测技术检测电池的缺陷信息，确保车辆中的电池都是可靠的。并通过记录车辆信息及其更换的电池包信息，实现对车辆和电池的有效监控，提升用户体验。
站在梯次利用的角度，记录电池的相关信息为电池的梯次利用提供可靠性和安全性评估，且电池的相关信息为重要数据资源，有利于产品形成闭环数据。
缺陷检测设备20还可以通过大量的电池的断层图像观察经过充放电循环后的电池内部结构以及尺寸变化分布情况。进而可以基于该内部结构以及尺寸变化分布情况，评估电池的安全性，并确认电池能否生产以及使用过程可能出现的变异情况，提升设计和制造工艺，为预测电芯寿命提供数据支持。
参考图2和图3，电池缺陷检测系统还可以包括快换站50，工作人员可以在该快换站50内将车辆中的电池取出。
电池缺陷检测系统还可以包括气密检测设备、绝缘检测设备和电解液泄露检测设备，该气密检测设备用于检测电池的气密性能是否正常，该绝缘检测设备用于检测电池的绝缘性能是否正常，该电解液泄露检测设备用于检测电池的电解液泄露的可能性。
综上所述，本申请实施例提供了一种电池缺陷检测系统，该系统中缺陷检测设备可以在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的变形情况，以便后续根据电池的变形情况评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
图5是本申请实施例提供的一种电池缺陷检测方法的流程图，如图5所示，该方法包括：
步骤501、获取车辆底部的图像。
步骤502、若基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏，则获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。
综上所述，本申请实施例提供了一种电池缺陷检测方法，该方法中缺陷检测设备可以在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的变形情况，以便后续根据电池的变形情况评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
图6是本申请实施例提供的另一种电池缺陷检测方法的流程图，如图6所示，该方法包括：
步骤601、对车辆底部进行清洗。
电池缺陷检测系统可以对车辆底部进行清洗。
步骤602、获取车辆底部的图像。
电池缺陷检测系统可以获取车辆底部的不同区域的子图像，并将多个子图像合成，得到车辆底部的图像。
步骤603、基于车辆底部的图像确定车辆底部出现损坏的区域；
步骤604、若车辆底部出现损坏的区域与电池在车辆底部的正投影重叠，则确定车辆底部的电池所在区域出现损坏。
电池缺陷检测系统可以将车辆底部的图像输入图像检测模型，获取图像检测模型输出的检测信息。
其中，检测信息至少可以包括车辆底部出现损坏的区域。图像检测模型是基于多个样本数据训练得到的，每个样本数据包括样本车辆底部的图像以及样本车辆底部的属性信息，属性信息至少用于标识样本车辆底部出现损坏的区域。
步骤605、获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。
电池缺陷检测系统若基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏，则获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。
其中，缺陷信息包括电池的变形量、电池的电极存在褶皱、电极发生断裂、电池的极片对齐度和电池的内部存在异物中的至少一种。
步骤606、获取车辆的标识信息。
电池缺陷检测系统可以获取车辆的标识信息。可选的，车辆的标识信息可以包括车辆的牌照信息，电池缺陷检测系统可以获取车辆的车牌图像，并从车牌图像中识别车辆的牌照信息。
步骤607、对应存储车辆的标识信息和车辆底部的图像。
电池缺陷检测系统还可以对应存储车辆的标识信息和车辆底部的图像。
并且，若基于车辆底部的图像确定车辆底部的任一区域出现损坏，则电池缺陷检测系统可以对应存储车辆的标识信息、任一区域、任一区域的大小和任一区域的损坏类型。
需要说明的是，上述步骤501至步骤502，以及步骤601至步骤607的具体实现过程可以参考上述系统实施例，本申请实施例在此不再赘述。
综上所述，本申请实施例提供了一种电池缺陷检测方法，该方法中缺陷检测设备可以在基于车辆底部的图像确定车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取电池的断层图像，并基于电池的断层图像确定电池的缺陷信息。由于只有在车辆底部的电池所在区域出现损坏的情况下，进一步确定电池的缺陷信息，由此提高了对电池的缺陷信息确定的效率。并且，该种方式无需拆卸电池的多层结构，就可以准确快捷地检测出电池的变形情况，以便后续根据电池的变形情况评估电池的可靠性和安全性，避免电池带问题运行。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有电池缺陷检测程序，电池缺陷检测程序被处理器执行时实现上述方法任一的电池缺陷检测方法。例如，图5或图6所示的电池缺陷检测方法。
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 (13)
1.一种电池缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆底部的图像；
若基于所述车辆底部的图像确定所述车辆底部的电池所在区域出现损坏，则获取所述电池的断层图像，并基于所述电池的断层图像确定所述电池的缺陷信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述车辆底部的图像确定所述车辆底部的电池所在区域出现损坏，包括：
基于所述车辆底部的图像确定所述车辆底部出现损坏的区域；
若所述车辆底部出现损坏的区域与所述电池在所述车辆底部的正投影重叠，则确定所述车辆底部的电池所在区域出现损坏。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆底部的图像确定所述车辆底部出现损坏的区域，包括：
将所述车辆底部的图像输入图像检测模型；
获取所述图像检测模型输出的检测信息，所述检测信息至少包括所述车辆底部出现损坏的区域；
其中，所述图像检测模型是基于多个样本数据训练得到的，每个所述样本数据包括样本车辆底部的图像以及所述样本车辆底部的属性信息，所述属性信息至少用于标识所述样本车辆底部出现损坏的区域。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述获取车辆底部的图像，包括：
获取所述车辆底部的不同区域的子图像；
将多个所述子图像合成，得到所述车辆底部的图像。
5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，在所述获取车辆底部的图像之前，所述方法还包括：
对所述车辆底部进行清洗。
6.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，在所述获取车辆底部的图像之后，所述方法还包括：
获取所述车辆的标识信息；
对应存储所述车辆的标识信息和所述车辆底部的图像。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述车辆的标识信息包括所述车辆的牌照信息，所述获取车辆的标识信息，包括：
获取所述车辆的车牌图像，并从所述车牌图像中识别所述车辆的牌照信息。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若基于所述车辆底部的图像确定所述车辆底部的任一区域出现损坏，则对应存储所述车辆的标识信息、所述任一区域、所述任一区域的大小和所述任一区域的损坏类型。
9.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述缺陷信息包括所述电池的变形量、所述电池的电极存在褶皱、所述电极发生断裂、所述电池的极片对齐度和所述电池的内部存在异物中的至少一种。
10.一种电池缺陷检测系统，其特征在于，所述电池缺陷检测系统包括：图像采集设备和缺陷检测设备；
所述图像采集设备用于采集车辆底部的图像，并将所述车辆底部的图像发送至所述缺陷检测设备；
所述缺陷检测设备用于在基于所述车辆底部的图像确定所述车辆底部的电池所在区域出现损坏时，获取所述电池的断层图像，并基于所述电池的断层图像确定所述电池的缺陷信息。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述电池缺陷检测系统还包括：车辆清洗设备；所述车辆清洗设备用于对所述车辆的底部进行清洗。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述缺陷检测设备还用于响应于缺陷检测指令，向所述车辆清洗设备发送清洗指令；
所述车辆清洗设备用于响应于所述清洗指令，对所述车辆的底部进行清洗，并在对所述车辆底部清洗结束后，向所述缺陷检测设备发送清洗结束指令；
所述缺陷检测设备还用于响应于所述清洗结束指令，向所述图像采集设备发送图像采集指令；
所述图像采集设备用于响应于所述图像采集指令，获取所述车辆底部的图像。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有电池缺陷检测程序，所述电池缺陷检测程序被处理器执行时实现根据权利要求1至9任一所述的电池缺陷检测方法。
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|---|---|
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Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109359676A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-02-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于生成车辆损伤信息的方法和装置 |
| CN109884091A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 北京理工大学 | 一种用于锂离子电池结构内部变形场的快速测试技术 |
| CN113504244A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-10-15 | 安徽绿舟科技有限公司 | 一种新能源汽车电池探伤检测方法与装置 |
| US20210336298A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-10-28 | Audi Ag | Warning system and warning method for a motor vehicle having a high-voltage battery |
| CN214749858U (zh) * | 2021-04-14 | 2021-11-16 | 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 | 用于换电站的电池检测设备和换电站 |
| CN114113120A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-01 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种电池包底部损伤的检测方法、系统、设备和介质 |
| CN114660100A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-06-24 | 厦门聚视智创科技有限公司 | 一种边缘模糊类缺陷特征强化放大检查方法 |
| DE202022103755U1 (de) * | 2022-07-05 | 2022-07-22 | Marius Dutescu | Vorrichtung und System zur Erfassung, Registrierung und Bewertung von Schäden an Fahrzeugen, insbesondere zur Erleichterung der Schadensregulierung, insbesondere für Kfz-Unfälle. |
| CN115071426A (zh) * | 2021-03-15 | 2022-09-20 | 奥迪股份公司 | 车底保护结构、电池组件、机动车和在车底保护元件上的物体碰撞检测方法 |
| CN218430941U (zh) * | 2022-11-17 | 2023-02-03 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 电池包底部破裂监测结构、电池包和车辆 |
| CN115752586A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-07 | 广州能源检测研究院 | 新能源汽车火灾原因分析判断方法 |
| CN115824549A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-03-21 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 碰撞检测方法及装置、标定方法及装置、用电设备、和存储介质 |
| CN218865806U (zh) * | 2022-11-03 | 2023-04-14 | 深圳市盈科智能检测有限公司 | 一种卧式电池工业ct检测设备 |
-
2023
- 2023-04-20 CN CN202310428432.1A patent/CN116148289B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109359676A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-02-19 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于生成车辆损伤信息的方法和装置 |
| CN109884091A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 北京理工大学 | 一种用于锂离子电池结构内部变形场的快速测试技术 |
| US20210336298A1 (en) * | 2020-04-28 | 2021-10-28 | Audi Ag | Warning system and warning method for a motor vehicle having a high-voltage battery |
| CN115071426A (zh) * | 2021-03-15 | 2022-09-20 | 奥迪股份公司 | 车底保护结构、电池组件、机动车和在车底保护元件上的物体碰撞检测方法 |
| CN214749858U (zh) * | 2021-04-14 | 2021-11-16 | 蔚来汽车科技(安徽)有限公司 | 用于换电站的电池检测设备和换电站 |
| CN113504244A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-10-15 | 安徽绿舟科技有限公司 | 一种新能源汽车电池探伤检测方法与装置 |
| CN114113120A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-01 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种电池包底部损伤的检测方法、系统、设备和介质 |
| CN114660100A (zh) * | 2022-02-24 | 2022-06-24 | 厦门聚视智创科技有限公司 | 一种边缘模糊类缺陷特征强化放大检查方法 |
| DE202022103755U1 (de) * | 2022-07-05 | 2022-07-22 | Marius Dutescu | Vorrichtung und System zur Erfassung, Registrierung und Bewertung von Schäden an Fahrzeugen, insbesondere zur Erleichterung der Schadensregulierung, insbesondere für Kfz-Unfälle. |
| CN218865806U (zh) * | 2022-11-03 | 2023-04-14 | 深圳市盈科智能检测有限公司 | 一种卧式电池工业ct检测设备 |
| CN115824549A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-03-21 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 碰撞检测方法及装置、标定方法及装置、用电设备、和存储介质 |
| CN218430941U (zh) * | 2022-11-17 | 2023-02-03 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 电池包底部破裂监测结构、电池包和车辆 |
| CN115752586A (zh) * | 2022-11-22 | 2023-03-07 | 广州能源检测研究院 | 新能源汽车火灾原因分析判断方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| FELIX BRAUCHLE等: "Defect detection in lithium ion cells by magnetic field imaging and current reconstruction", JOURNAL OF POWER SOURCES, vol. 558, pages 1 - 11 * |
| 徐建元等: "基于计算机视觉的电池表面探伤方法", 计算机应用, vol. 33, no. 07, pages 2018 - 2021 * |
| 边楠等: "基于CNN探测电动汽车电池内部缺陷分析", 北京汽车, no. 3, pages 39 - 42 * |
| 马天翼等: "计算机断层扫描技术在锂离子电池检测中的应用研究", 重庆理工大学学报（自然科学）, vol. 34, no. 2, pages 133 - 139 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116148289B (zh) | 2023-08-29 |
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