CN117351266A - 一种退役电池的电池折损分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及退役电池的电池折损分析技术领域，揭露了一种退役电池的电池折损分析方法及系统，包括：采集退役电池对应的电池外观图像，对退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，对退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；确定退役电池的外观折损率，构建退役电池对应的折损标签；分析退役电池的剩余电池容量SOH，计算退役电池对应的再用系数，确定退役电池的电力贡献度，计算再生利用要求与贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算再生利用要求与折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度；对退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。本发明在于提高退役电池的电池折损分析的准确性。

Description

一种退役电池的电池折损分析方法及系统

技术领域

本发明涉及退役电池的电池折损分析技术领域，尤其涉及一种退役电池的电池折损分析方法及系统。

背景技术

退役电池往往是指新能源汽车搭载的动力锂离子电池因无法满足需求而退役下来的电池，其广泛应用在出租车、网约车，使用周期一般为5-8年，相较于其他的消费电池，比如电脑、手机电池，其规模更大，锂离子电池的品质要求更高，可回收的锂资源更加丰富，但是退役电池中的部分电池是因为电池容量降低而退役，但是该类电池包括电池内部的材料都可以进而二次回收或者利用，因此需要对退役电池的进行折损分析，提高退役电池的回收等效率。

但是现有的退役电池的电池折损分析方法主要是通过计算退役电池的容量衰减率，根据电池容量随时间衰减的速度来分析折损度，一般划分结果为较低折损级别较高折损级别，电力折损分析的依据过于单一，分析的结果不够精细，会造成部分退役电池的浪费，进而降低了退役电池的电池折损分析的准确性，因此需要一种能够提高退役电池的电池折损分析的准确性的方法。

发明内容

本发明提供一种退役电池的电池折损分析方法及系统，其主要目的在于提高退役电池的电池折损分析的准确性。

为实现上述目的，本发明提供的一种退役电池的电池折损分析方法，包括：

获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

调度所述退役电池的历史实验数据，所述历史实验数据包括：稳定电力参数和故障电力参数；

根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

可选地，所述提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征，包括：

对所述电池外观图像进行降噪处理，得到降噪外观图像，对所述降噪外观图像进行灰度转换，得到灰度外观图像；

对所述灰度外观图像中的像素点进行灰度处理，得到灰度像素点，根据所述灰度像素点，构建所述灰度外观图像对应的灰生矩阵；

根据所述灰生矩阵，计算所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值，根据所述当前纹理特征值，构建所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值矩阵，根据所述当前纹理特征值矩阵，生成所述电池外观图像的当前纹理特征；

识别所述降噪外观图像中每个像素点对应的像素颜色，通过下述公式计算所述像素颜色中每个颜色的颜色频率：

其中，表示像素颜色中每个颜色的颜色频率，表示第i个像素颜色，表示第i个像素颜色出现的次数，表示像素颜色的总次数；

根据所述颜色频率，构建所述降噪外观图像对应的颜色直方图，根据所述颜色直方图，确定所述电池外观图像的当前颜色特征。

可选地，所述对所述降噪外观图像进行灰度转换，得到灰度外观图像，包括：

通过下述公式对所述降噪外观图像进行灰度转换：

其中，表示灰度外观图像，DDA表示图像生成函数，a表示降噪外观图像中的像素点起始值，t表示降噪外观图像中的像素点数量，表示红色通道中第a个像素点的像素值，表示绿色通道中第a个像素点的像素值，表示蓝色通道中第a个像素点的像素值，表示降噪外观图像对应的灰度系数

可选地，所述根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，包括：

获取所述退役电池的初始外观图像，提取所述初始外观图像的初始纹理特征；

分别对所述初始纹理特征和所述当前纹理特征进行向量转换，得到第一纹理向量和第二纹理向量，计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值；

根据所述向量差异值，得到所述初始纹理特征和所述当前纹理特征的纹理差异值，根据所述纹理差异值，确定所述退役电池的第一折损系数

可选地，所述计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值，包括：

通过下述公式计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值：

其中，表示第一纹理向量和第二纹理向量的向量差异值，表示第一纹理向量对应的向量值，表示第二纹理向量对应的向量值，表示第一纹理向量和第二纹理向量的向量相似度。

可选地，所述根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，包括：

提取所述退役电池对应的电池参数指标，根据所述电池参数指标，对所述稳定电力参数进行数据分类，得到分类电力参数；

结合所述电池参数指标和所述分类电力参数，构建所述退役电池的运行电力曲线图，计算所述运行电力曲线图对应的曲线斜率均值，根据所述曲线斜率均值，得到所述退役电池的电池损耗率；

查询所述退役电池的使用周期，对所述电池损耗率和所述使用周期进行线性分析，得到所述退役电池的衰减系数；

根据所述电池衰减系数和所述电池参数指标，分析所述电池参数指标对应的指标剩余效应，对所述指标剩余效应进行效应合并，得到所述退役电池的剩余电池容量SOH。

可选地，所述结合所述电池参数指标和所述分类电力参数，构建所述退役电池的运行电力曲线图，包括：

对所述分类电力参数进行线性回归处理，得到参数线性值，根据所述电池参数指标，确定所述退役电池对应的曲线图坐标轴；

通过下述公式计算所述分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值：

其中，表示分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值，n表示电力数据的数据序列号，r表示分类电力参数的数据数量，和表示分类电力参数中第n个数据对应的坐标值，和表示分类电力参数中第n+1个数据对应的坐标值；

根据所述欧式距离值，剔除所述参数线性值中的离散线性值，得到目标线性值；

根据所述欧式距离值、所述电池参数指标以及所述目标线性值，构建所述退役电池的运行电力散点图；

对所述运行电力散点图中的散点进行拟合处理，得到所述退役电池的运行电力曲线图

可选地，所述根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，包括：

根据所述故障电力参数，确定所述退役电池的故障类型和其对应的故障信息，所述故障信息包括故障次数和故障持续周期；

根据所述故障次数，计算所述故障类型对应的故障频率，根据所述故障持续周期和所述故障频率，计算所述故障类型在特定时间段内的故障概率；

计算所述退役电池的危险系数，根据所述危险系数，得到所述退役电池的安全系数；

根据所述安全系数和所述故障概率，计算所述退役电池对应的再用系数。

可选地，所述计算所述退役电池的危险系数，包括：

确定所述退役电池对应的检测区域，对所述检测区域进行点位分割处理，得到检测坐标点，所述检测坐标点包括：第一坐标点和第二坐标点；

构建所述第一坐标点与所述第二坐标点对应的三维坐标系，并分别确定所述第一坐标点与所述第二坐标点在所述三维坐标系中的坐标值，得到第一坐标值和第二坐标值；

结合所述第一坐标值和所述第二坐标值确定异常坐标点，基于得到的异常坐标点集合计算出在所述检测区域对应的曲线长度值；

若所述曲线长度值为正数，则表示所述异常坐标点在所述检测区域中为鼓包区域，结合所述曲线长度值、所述第一坐标值以及所述第二坐标值，计算所述鼓包区域对应的鼓包面积；

若所述曲线长度值为负数，则表示所述异常坐标点在所述检测区域中为缺陷区域，结合所述曲线长度值、所述第一坐标值以及所述第二坐标值，计算所述鼓包区域对应的缺陷面积，结合所述鼓包面积和所述缺陷面积，确定所述退役电池的危险系数。

一种退役电池的电池折损分析系统，其特征在于，所述系统包括：

特征提取模块，用于获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

外观折损分析模块，用于根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

折损标签构建模块，用于根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

数据调度模块，用于调度所述退役电池的历史实验数据，所述历史实验数据包括：稳定电力参数和故障电力参数；

贡献度分析模块，用于根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

权重分配模块，用于获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

电池折损分析模块，用于根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

本发明通过获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征，可以通过所述电池外观图像了解所述退役电池的电池外观情况，如电池的破损程度或者新旧程度，且提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征可以了解所述电池外观图像的具体表征部分，进而便于后续对所述退役电池的折损分析，本发明通过根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，可以了解所述退役电池对应的外观折损情况，便于后续所述退役电池的折损标签的构建，本发明通过根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，可以得到所述退役电池的准确折损程度，进而为所述退役电池的电池折损分析提供了保障，其中，本发明通过对所述退役电池进行电力检测，可以了解所述退役电池的相关电力信息，便于后续对所述退役电池的电力进行分析，本发明通过根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，可以了解所述退役电池的剩余电力效益，进而便于后续判断所述退役电池内部的材料折损情况，本发明通过获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，可以了解所述再生利用要求与所述贡献度级别对应的关联程度，进而便于后续权重占比的分配，本发明通过根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，通过结合多方面考虑，对所述退役电池进行折损分析，使得所述退役电池的折损分析的依据增加类，折损分析结果的准确性提高了。因此，本发明实施例提供的一种退役电池的电池折损分析方法及系统，能够提高退役电池的电池折损分析的准确性。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种退役电池的电池折损分析方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种退役电池的电池折损分析系统的功能模块图；

图3为本发明一实施例提供的实现所述一种退役电池的电池折损分析方法的电子设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例提供一种退役电池的电池折损分析方法。本申请实施例中，所述一种退役电池的电池折损分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述一种退役电池的电池折损分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

参照图1所示，为本发明一实施例提供的一种退役电池的电池折损分析方法的流程示意图。在本实施例中，所述一种退役电池的电池折损分析方法包括步骤S1—S7。

S1、获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征。

本发明通过获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征，可以通过所述电池外观图像了解所述退役电池的电池外观情况，如电池的破损程度或者新旧程度，且提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征可以了解所述电池外观图像的具体表征部分，进而便于后续对所述退役电池的折损分析，其中，所述退役电池是新能源汽车搭载的动力锂离子电池，其广泛应用在出租车、网约车，生命周期一般为5—8年，所述电池外观图像是所述退役电池的外观对应的图像，所述当前纹理特征是所述电池外观图像中电池的表面性质，例如图像纹理的粗细、稠密等特征，所述当前颜色特征是所述电池外观图像中电池对应的颜色表征部分，可选地，采集所述退役电池对应的电池外观图像可以通过图像采集器实现。

作为本发明的一个实施例，所述提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征，包括：对所述电池外观图像进行降噪处理，得到降噪外观图像，对所述降噪外观图像进行灰度转换，得到灰度外观图像，对所述灰度外观图像中的像素点进行灰度处理，得到灰度像素点，根据所述灰度像素点，构建所述灰度外观图像对应的灰生矩阵，根据所述灰生矩阵，计算所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值，根据所述当前纹理特征值，构建所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值矩阵，根据所述当前纹理特征值矩阵，生成所述电池外观图像的当前纹理特征，识别所述降噪外观图像中每个像素点对应的像素颜色，计算所述像素颜色中每个颜色的颜色频率，根据所述颜色频率，构建所述降噪外观图像对应的颜色直方图，根据所述颜色直方图，确定所述电池外观图像的当前颜色特征。

其中，所述降噪外观图像是所述电池外观图像中的噪声和干扰经过抑制或者去除后得到的图像，所述灰度外观图像是所述降噪外观图像对应的灰度图像，整体图像只通过单一颜色表达，所述灰度像素点是所述灰度外观图像中的像素点经过量化处理后得到的具体数值，所述灰生矩阵是所述灰度像素点构成的方阵，所述当前纹理特征值是所述降噪外观图像的纹理表征的数值，所述像素颜色是所述降噪外观图像中每个像素点对应的颜色，所述颜色频次是所述像素颜色中每个颜色的出现频率，所述颜色直方图是所述降噪外观图像对应的颜色统计图。

进一步的，对所述电池外观图像进行降噪处理可以通过空间域法实现，对所述灰度外观图像中的像素点进行灰度处理可以通过等距离法实现，构建所述灰度外观图像对应的灰生矩阵可以通过矩阵函数实现，如zero矩阵函数，计算所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值可以通过计算所述灰生矩阵的矩阵均值得到，生成所述电池外观图像的当前纹理特征可以通过Gabor滤波器实现，识别所述降噪外观图像中每个像素点对应的像素颜色可以通过颜色识别器实现，构建所述降噪外观图像对应的颜色直方图可以通过visio制图工具实现，所述电池外观图像的颜色特征可以通过所述颜色直方图中的颜色统计数据得到。

进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述对所述降噪外观图像进行灰度转换，得到灰度外观图像，包括：

通过下述公式对所述降噪外观图像进行灰度转换：

其中，表示灰度外观图像，DDA表示图像生成函数，a表示降噪外观图像中的像素点起始值，t表示降噪外观图像中的像素点数量，表示红色通道中第a个像素点的像素值，表示绿色通道中第a个像素点的像素值，表示蓝色通道中第a个像素点的像素值，表示降噪外观图像对应的灰度系数。

进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述计算所述像素颜色中每个颜色的颜色频率，包括：

通过下述公式计算所述像素颜色中每个颜色的颜色频率：

其中，表示像素颜色中每个颜色的颜色频率，表示第i个像素颜色，表示第i个像素颜色出现的次数，表示像素颜色的总次数。

S2、根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数。

本发明通过根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，可以了解所述退役电池对应的外观折损情况，便于后续所述退役电池的折损标签的构建，其中，所述第一折损系数是所述退役电池根据所述当前纹理特征分析得到的折损系数。

作为本发明的一个实施例，所述根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，包括：获取所述退役电池的初始外观图像，提取所述初始外观图像的初始纹理特征，分别对所述初始纹理特征和所述当前纹理特征进行向量转换，得到第一纹理向量和第二纹理向量，计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值，根据所述向量差异值，得到所述初始纹理特征和所述当前纹理特征的纹理差异值，根据所述纹理差异值，确定所述退役电池的第一折损系数。

其中，所述初始外观图像是所述退役电池对应的出厂时的外观图像，所述初始纹理特征是所述初始外观图像对应的纹理表征，所述第一纹理向量和所述第二纹理向量分别是所述初始纹理特征和所述当前纹理特征对应的向量表达形式，所述向量差异值表示所述第一纹理向量和所述第二纹理向量之间的差异程度。

进一步的，提取所述初始外观图像的初始纹理特征与所述当前纹理特征的提取原理相同，在此不做过多赘述，分别对所述初始纹理特征和所述当前纹理特征进行向量转换可以通过word2vec算法实现。

作为本发明的一个可选实施例，所述计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值，包括：

通过下述公式计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值：

其中，表示第一纹理向量和第二纹理向量的向量差异值，表示第一纹理向量对应的向量值，表示第二纹理向量对应的向量值，表示第一纹理向量和第二纹理向量的向量相似度。

本发明通过根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，可以通过颜色方面分析所述退役电池的折损情况，且结合所述当前纹理特征方面可以提高所述退役电池的折损分析准确率，其中，所述第二折损系数是根据所述当前颜色特征对所述退役电池进行外观折损分析得到的系数，可选地，所述第二折损系数的分析过程与所述第一折损系数分析原理相同，在此不做过多赘述。

S3、根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签。

本发明通过根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，可以得到所述退役电池的准确折损程度，进而为所述退役电池的电池折损分析提供了保障，其中，所述外观折损率是所述第一折损系数和所述第二折损系数求和后得到的折损百分比。

本发明通过根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签，便于根据所述折损标签快速了解所述退役电池的折损情况，其中，所述折损标签是所述退役电池的折损信息记录，进一步的，可以通过根据所述外观折损率的数值设置所述退役电池的折损等级，利用标签生成器构建所述退役电池对应的折损标签。

S4、对所述退役电池进行电力检测，得到所述退役电池的稳定电力参数和故障电力参数。

本发明通过对所述退役电池进行电力检测，可以了解所述退役电池的相关电力信息，便于后续对所述退役电池的电力进行分析，其中，所述稳定电力参数是所述退役电池进行电力检测时对应的稳定运行的参数信息，如运行时间和工作电流等，所述故障电力参数是进行电力检测时对应的出现故障的参数信息，如电池工作电压不稳定，进一步的，调度所述退役电池的历史实验数据可以通过数据调度器实现。

S5、根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度。根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别。

本发明通过根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，可以了解所述退役电池的剩余电力效益，进而便于后续判断所述退役电池内部的材料折损情况，其中，所述剩余电池容量SOH是所述退役电池对应的剩余电力的效益，即未被利用的电力，如剩余电量5%和剩余电量为0等。

作为本发明的一个实施例，所述根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，包括：提取所述退役电池对应的电池参数指标，根据所述电池参数指标，对所述稳定电力参数进行参数分类，得到分类电力参数，结合所述电池参数指标和所述分类电力参数，构建所述退役电池的运行电力曲线图，计算所述运行电力曲线图对应的曲线斜率均值，根据所述曲线斜率均值，得到所述退役电池的电池损耗率，查询所述退役电池的使用周期，对所述电池损耗率和所述使用周期进行线性分析，得到所述退役电池的衰减系数，根据所述电池衰减系数和所述电池参数指标，分析所述电池参数指标对应的指标剩余效应，对所述指标剩余效应进行效应合并，得到所述退役电池的剩余电池容量SOH。

其中，所述电池参数指标是所述退役电池的参数项目，如电池电压或电池电流等，所述分类电力参数是将所述稳定电力参数根据所述电池参数指标分类后得到的参数，所述运行电力曲线图是所述退役电池运行时各项指标的数据变化的曲线图，所述曲线斜率均值是所述运行电力曲线图对应的斜率平均值，所述电池损耗率表示所述退役电池的损耗程度，所述衰减系数表示所述退役电池的衰减程度，所述指标剩余效应是所述电池参数指标的剩余效益。

进一步的，所述退役电池对应的电池参数指标可以通过从所述退役电池的参数表中提取得到，对所述稳定电力参数进行数据分类可以通过KNN算法实现，计算所述运行电力曲线图对应的曲线斜率均值可以通过斜率计算器计算所述运行电力曲线图中每个点的斜率，然后对斜率进行求平均值得到，所述退役电池的电池损耗率可以通过所述曲线斜率均值得到，通过所述曲线斜率均值得到所述退役电池的各项指标损耗值，计算指标损耗值与所述退役电池的满状态值得到，对所述电池损耗率和所述使用周期进行线性分析可以通过得到线性函数实现，如一次线性函数，分析所述电池参数指标对应的指标剩余效应可以通过计算所述电池衰减系数和所述电池参数指标对应的数值的乘积实现。

进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述结合所述电池参数指标和所述分类电力参数，构建所述退役电池的运行电力曲线图，包括：对所述分类电力参数进行线性回归处理，得到参数线性值，根据所述电池参数指标，确定所述退役电池对应的曲线图坐标轴，计算所述分类电力参数中每个参数之间的欧氏距离值，根据所述欧式距离值，剔除所述参数线性值中的离散线性值，得到目标线性值，根据所述欧式距离值、所述电池参数指标以及所述目标线性值，构建所述退役电池的运行电力散点图，对所述运行电力散点图中的散点进行拟合处理，得到所述退役电池的运行电力曲线图。

其中，所述参数线性值是所述分类电力参数对应的数值表达形式，所述曲线图坐标轴是所述退役电池对应的曲线图的横坐标轴和纵坐标轴，所述欧氏距离值表示所述分类电力参数中每个参数之间的距离远近，所述离散线性值是所述参数线性值中的异常线性值或者偏离较远的线性值，所述运行电力散点图是所述目标线性值以所述电池参数指标为坐标轴构建的散点图。

可选的，对所述分类电力参数进行线性回归处理可以通过线性回归模型实现，计算所述欧式距离值对应的距离方差，计算所述欧式距离值与所述距离方差的差值，若所述差值大于预设差值，则所述欧式距离值对应的所述参数线性值为离散线性值，并对所述离散线性值进行剔除，得到所述目标线性值，所述预设差值是一个评判标准值，可以是0.8，也可以根据实际的业务场景进行设置，根据所述电池参数指标构建坐标系，根据所述欧式距离值设置所述坐标系的刻度，根据所述目标线性值在所述坐标系中绘制散点，进而可以得到所述退役电池的运行电力散点图，可以通过拟合函数将所述运行电力散点图中的散点通过曲线依次连接，得到所述退役电池的运行电力曲线图。

进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述计算所述分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值，包括：

通过下述公式计算所述分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值：

其中，表示分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值，n表示电力数据的数据序列号，r表示分类电力参数的数据数量，和表示分类电力参数中第n个数据对应的坐标值，和表示分类电力参数中第n+1个数据对应的坐标值。

本发明通过根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，可以了解所述退役电池是否可以进行二次回收利用，其中，所述再用系数表示所述退役电池的二次利用的能力。

作为本发明的一个实施例，所述根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，包括：根据所述故障电力参数，确定所述退役电池的故障类型和其对应的故障信息，所述故障信息包括故障次数和故障持续周期，根据所述故障次数，计算所述故障类型对应的故障频率，根据所述故障持续周期和所述故障频率，计算所述故障类型在特定时间段内的故障概率，并计算所述退役电池的危险系数，根据所述危险系数，得到所述退役电池的安全系数，根据所述安全系数和所述故障概率，计算所述退役电池对应的再用系数。

其中，所述故障类型是所述退役电池对应的故障原因，如电池破损或者线路短路等，所述故障次数是所述故障类型出现的次数，所述故障持续周期是所述故障类型持续的时间，所述故障频率是所述故障类型对应的故障占比，所述故障概率是所述故障类型在特定时间段内的发生可能性，如在正常工作时间段，所述危险系数表示所述退役电池的危险程度。

可选的，所述故障类型对应的故障频率可以通过计算所述故障次数与故障总次数的比值得到，计算所述故障类型在特定时间段内的故障概率可以通过概率计算器实现，所述概率计算器是由脚本语言编译，所述安全系数计算公式为：c+d=1，c表示所述安全系数，d表示所述危险系数，所述退役电池对应的再用系数可以通过结合所述安全系数和所述故障概率利用最小二乘法计算得到。

进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述计算所述退役电池的危险系数，包括：确定所述退役电池对应的检测区域，对所述检测区域进行点位分割处理，得到检测坐标点，所述检测坐标点包括：第一坐标点和第二坐标点，构建所述第一坐标点与所述第二坐标点对应的三维坐标系，并分别确定所述第一坐标点与所述第二坐标点在所述三维坐标系中的坐标值，得到第一坐标值和第二坐标值，结合所述第一坐标值和所述第二坐标值确定异常坐标点，基于得到的异常坐标点集合计算出在所述检测区域对应的曲线长度值，若所述曲线长度值为正数，则表示所述异常坐标点在所述检测区域中为鼓包区域，结合所述曲线长度值、所述第一坐标值以及所述第二坐标值，计算所述鼓包区域对应的鼓包面积，若若所述曲线长度值为负数，则表示所述异常坐标点在所述检测区域中为缺陷区域，结合所述曲线长度值、所述第一坐标值以及所述第二坐标值，计算所述鼓包区域对应的缺陷面积，结合所述鼓包面积和所述缺陷面积，确定所述退役电池的危险系数。

其中，所述检测区域是所述退役电池需要进行检测的地方，所述第一坐标点表示所述检测坐标点中作为判断标准的坐标点，所述第二坐标点是所述检测坐标点中用于与所述第一坐标点进行比对的坐标点，所述第一坐标值和所述第二坐标值分别是所述第一坐标点与所述第二坐标点在所述三维坐标系中的坐标值，所述异常坐标点是所述第一坐标点与所述第二坐标点中不在同一平面的点，所述曲线长度值表示异常坐标点形成的曲线的长度，若所述曲线长度值为正数，则表示所述退役电池的外表面有鼓包，所述鼓包面积表示所述退役电池的鼓包大小，若所述曲线长度值为负数，则表示所述退役电池的外表面存在缺陷，所述缺陷面积表示所述退役电池的外表面缺陷大小。

可选的，对所述检测区域进行点位分割处理可以通过分割算法实现，如分水岭算法，构建所述第一坐标点与所述第二坐标点对应的三维坐标系可以通过直角坐标系方法实现，第一坐标点与所述第二坐标点中的异常坐标点可以通过结合所述第一坐标值和所述第二坐标值的数值判断，如所述第一坐标值和所述第二坐标值都是位于同一平面，如果其中存在某个坐标轴的点位有偏差，则表示该坐标点不是同一平面内的，则表示该坐标点有异常，可以通过对所述异常坐标点进行拟合处理，得到异常曲线，然后结合所述第一坐标值和所述第二坐标值中对应的具体坐标值计算异常曲线对应的曲线长度值，所述鼓包区域对应的鼓包面积可以通过格林公式计算得到，所述退役电池的危险系数可以通过从相应的危险系数表中查询所述鼓包面积和所述缺陷面积对应的危险值，对所述危险值进行求和得到。

本发明通过根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，可以得到所述退役电池对应的剩余电力贡献程度，以便于提高后续所述退役电池的电池折损分析的准确性，其中，所述电力贡献度表示所述退役电池对应的剩余电力的贡献价值，如剩余电量5%对应的贡献价值，可选的，所述退役电池的电力贡献度可以通过连环替代法结合所述剩余电池容量SOH和所述再用系数确定。

本发明通过根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别，可以将所述退役电池根据所述电力贡献度对应的数值区间设置相应的等级，便于后续第一隶属度的计算，其中，所述贡献度级别是所述退役电池对应的贡献度等级。

S6、获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数。

本发明通过获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，可以了解所述再生利用要求与所述贡献度级别对应的关联程度，进而便于后续权重占比的分配，其中，所述再生利用要求是所述退役电池的回收应用的方面，如二次利用或者材料回收等，所述第一隶属度表示所述再生利用要求与所述贡献度级别的关联程度。

作为本发明的一个实施例，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数。

本发明通过计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，可以了解所述再生利用要求与所述折损标签对应的关联程度，便于提高后续权重占比分配的准确性，其中，所述第二隶属度表示所述再生利用要求与所述折损标签的关联关系，可选的，所述第二隶属度与所述第一隶属度的计算原理相同，在此不做过多赘述。

本发明通过根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，可以得到所述贡献度级别和所述折损标签的重要程度，提高后续电力等级划分的准确性，其中，所述第一权重系数和所述第二权重系数分别表示所述贡献度级别和所述折损标签对应的重要程度，可选的，可以通过计算所述第一隶属度和所述第二隶属度的比值，根据所述比值分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比。

S7、根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

本发明通过根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，通过结合多方面考虑，对所述退役电池进行折损分析，使得所述退役电池的折损分析的依据增加类，折损分析结果的准确性提高了，其中，所述折损分析结果是所述退役电池根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度进行折损分析后得到的分析结果。

本发明通过获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征，可以通过所述电池外观图像了解所述退役电池的电池外观情况，如电池的破损程度或者新旧程度，且提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征可以了解所述电池外观图像的具体表征部分，进而便于后续对所述退役电池的折损分析，本发明通过根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，可以了解所述退役电池对应的外观折损情况，便于后续所述退役电池的折损标签的构建，本发明通过根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，可以得到所述退役电池的准确折损程度，进而为所述退役电池的电池折损分析提供了保障，其中，本发明通过对所述退役电池进行电力检测，可以了解所述退役电池的相关电力信息，便于后续对所述退役电池的电力进行分析，本发明通过根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，可以了解所述退役电池的剩余电力效益，进而便于后续判断所述退役电池内部的材料折损情况，本发明通过获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，可以了解所述再生利用要求与所述贡献度级别对应的关联程度，进而便于后续权重占比的分配，本发明通过根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，通过结合多方面考虑，对所述退役电池进行折损分析，使得所述退役电池的折损分析的依据增加类，折损分析结果的准确性提高了。因此，本发明实施例提供的一种退役电池的电池折损分析方法，能够提高退役电池的电池折损分析的准确性。

如图2所示，是本发明一实施例提供的一种退役电池的电池折损分析系统的功能模块图。

本发明所述一种退役电池的电池折损分析系统100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述一种退役电池的电池折损分析系统100可以包括特征提取模块101、外观折损分析模块102、折损标签构建模块103、数据调度模块104、贡献度分析模块105、权重分配模块106及电池折损分析模块107。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：

所述特征提取模块101，用于获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

所述外观折损分析模块102，用于根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

所述折损标签构建模块103，用于根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

所述数据调度模块104，用于调度所述退役电池的历史实验数据，所述历史实验数据包括：稳定电力参数和故障电力参数；

所述贡献度分析模块105，用于根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

所述权重分配模块106，用于获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

所述电池折损分析模块107，用于根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

详细地，本申请实施例中所述一种退役电池的电池折损分析系统100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的一种退役电池的电池折损分析方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。

如图3所示，是本发明一实施例提供的实现一种退役电池的电池折损分析方法的电子设备1的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如一种退役电池的电池折损分析方法程序。

其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备1的控制核心（ControlUnit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如执行一种退役电池的电池折损分析方法程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、安全数字（Secure Digital，SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如一种退役电池的电池折损分析方法程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述通信总线12可以是外设部件互连标准（Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

所述通信接口13用于上述电子设备1与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理系统与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理系统实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的一种退役电池的电池折损分析方法程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

调度所述退役电池的历史实验数据，所述历史实验数据包括：稳定电力参数和故障电力参数；

根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或系统、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

调度所述退役电池的历史实验数据，所述历史实验数据包括：稳定电力参数和故障电力参数；

根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或系统也可以由一个单元或系统通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (10)

1.一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

对所述退役电池进行电力检测，得到所述退役电池的稳定电力参数和故障电力参数；

根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。

2.如权利要求1所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征，包括：

对所述电池外观图像进行降噪处理，得到降噪外观图像，对所述降噪外观图像进行灰度转换，得到灰度外观图像；

对所述灰度外观图像中的像素点进行灰度处理，得到灰度像素点，根据所述灰度像素点，构建所述灰度外观图像对应的灰生矩阵；

根据所述灰生矩阵，计算所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值，根据所述当前纹理特征值，构建所述降噪外观图像对应的当前纹理特征值矩阵，根据所述当前纹理特征值矩阵，生成所述电池外观图像的当前纹理特征；

识别所述降噪外观图像中每个像素点对应的像素颜色，通过下述公式计算所述像素颜色中每个颜色的颜色频率：

其中，表示像素颜色中每个颜色的颜色频率，表示第i个像素颜色，表示第i个像素颜色出现的次数，表示像素颜色的总次数；

根据所述颜色频率，构建所述降噪外观图像对应的颜色直方图，根据所述颜色直方图，确定所述电池外观图像的颜色特征。

3.如权利要求2所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述对所述降噪外观图像进行灰度转换，得到灰度外观图像，包括：

通过下述公式对所述降噪外观图像进行灰度转换：

其中，表示灰度外观图像，DDA表示图像生成函数，a表示降噪外观图像中的像素点起始值，t表示降噪外观图像中的像素点数量，表示红色通道中第a个像素点的像素值，表示绿色通道中第a个像素点的像素值，表示蓝色通道中第a个像素点的像素值，表示降噪外观图像对应的灰度系数。

4.如权利要求1所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，包括：

获取所述退役电池的初始外观图像，提取所述初始外观图像的初始纹理特征；

分别对所述初始纹理特征和所述当前纹理特征进行向量转换，得到第一纹理向量和第二纹理向量，计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值；

根据所述向量差异值，得到所述初始纹理特征和所述当前纹理特征的纹理差异值，根据所述纹理差异值，确定所述退役电池的第一折损系数。

5.如权利要求4所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值，包括：

通过下述公式计算所述第一纹理向量和所述第二纹理向量的向量差异值：

其中，表示第一纹理向量和第二纹理向量的向量差异值，表示第一纹理向量对应的向量值，表示第二纹理向量对应的向量值，表示第一纹理向量和第二纹理向量的向量相似度。

6.如权利要求1所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，包括：

提取所述退役电池对应的电池参数指标，根据所述电池参数指标，对所述稳定电力参数进行数据分类，得到分类电力参数；

结合所述电池参数指标和所述分类电力参数，构建所述退役电池的运行电力曲线图，计算所述运行电力曲线图对应的曲线斜率均值，根据所述曲线斜率均值，得到所述退役电池的电池损耗率；

查询所述退役电池的使用周期，对所述电池损耗率和所述使用周期进行线性分析，得到所述退役电池的衰减系数；

根据所述电池衰减系数和所述电池参数指标，分析所述电池参数指标对应的指标剩余效应，对所述指标剩余效应进行效应合并，得到所述退役电池的剩余电池容量SOH。

7.如权利要求6所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述结合所述电池参数指标和所述分类电力参数，构建所述退役电池的运行电力曲线图，包括：

对所述分类电力参数进行线性回归处理，得到参数线性值，根据所述电池参数指标，确定所述退役电池对应的曲线图坐标轴；

通过下述公式计算所述分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值：

其中，表示分类电力参数中每个数据之间的欧氏距离值，n表示电力数据的数据序列号，r表示分类电力参数的数据数量，和表示分类电力参数中第n个数据对应的坐标值，和表示分类电力参数中第n+1个数据对应的坐标值；

根据所述欧式距离值，剔除所述参数线性值中的离散线性值，得到目标线性值；

根据所述欧式距离值、所述电池参数指标以及所述目标线性值，构建所述退役电池的运行电力散点图；

对所述运行电力散点图中的散点进行拟合处理，得到所述退役电池的运行电力曲线图。

8.如权利要求1所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，包括：

根据所述故障电力参数，确定所述退役电池的故障类型和其对应的故障信息，所述故障信息包括故障次数和故障持续周期；

根据所述故障次数，计算所述故障类型对应的故障频率，根据所述故障持续周期和所述故障频率，计算所述故障类型在特定时间段内的故障概率；

计算所述退役电池的危险系数，根据所述危险系数，得到所述退役电池的安全系数；

根据所述安全系数和所述故障概率，计算所述退役电池对应的再用系数。

9.如权利要求8所述的一种退役电池的电池折损分析方法，其特征在于，所述计算所述退役电池的危险系数，包括：

确定所述退役电池对应的检测区域，对所述检测区域进行点位分割处理，得到检测坐标点，所述检测坐标点包括：第一坐标点和第二坐标点；

构建所述第一坐标点与所述第二坐标点对应的三维坐标系，并分别确定所述第一坐标点与所述第二坐标点在所述三维坐标系中的坐标值，得到第一坐标值和第二坐标值；

结合所述第一坐标值和所述第二坐标值确定异常坐标点，基于得到的异常坐标点集合计算出在所述检测区域对应的曲线长度值；

若所述曲线长度值为正数，则表示所述异常坐标点在所述检测区域中为鼓包区域，结合所述曲线长度值、所述第一坐标值以及所述第二坐标值，计算所述鼓包区域对应的鼓包面积；

若所述曲线长度值为负数，则表示所述异常坐标点在所述检测区域中为缺陷区域，结合所述曲线长度值、所述第一坐标值以及所述第二坐标值，计算所述鼓包区域对应的缺陷面积，结合所述鼓包面积和所述缺陷面积，确定所述退役电池的危险系数。

10.一种退役电池的电池折损分析系统，其特征在于，所述系统包括：

特征提取模块，用于获取待处理的退役电池，采集所述退役电池对应的电池外观图像，提取所述电池外观图像的当前纹理特征和当前颜色特征；

外观折损分析模块，用于根据所述当前纹理特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第一折损系数，根据所述当前颜色特征，对所述退役电池进行外观折损分析，得到第二折损系数；

折损标签构建模块，用于根据所述第一折损系数和所述第二折损系数，确定所述退役电池的外观折损率，根据所述外观折损率，构建所述退役电池对应的折损标签；

数据调度模块，用于调度所述退役电池的历史实验数据，所述历史实验数据包括：稳定电力参数和故障电力参数；

贡献度分析模块，用于根据所述稳定电力参数，分析所述退役电池的剩余电池容量SOH，根据所述故障电力参数，计算所述退役电池对应的再用系数，根据所述剩余电池容量SOH和所述再用系数，确定所述退役电池的电力贡献度，根据所述电力贡献度，设置所述退役电池对应的贡献度级别；

权重分配模块，用于获取所述退役电池对应的再生利用要求，计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，计算所述再生利用要求与所述折损标签对应的隶属度，得到第二隶属度，根据所述第一隶属度和所述第二隶属度，分别分配所述贡献度级别和所述折损标签对应的权重占比，得到第一权重系数和第二权重系数，其中，所述计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度，得到第一隶属度，包括：

通过下述公式计算所述再生利用要求与所述贡献度级别的隶属度：

其中，表示再生利用要求与所述贡献度级别的第一隶属度，贡献度级别对应的级别数值，表示控制高斯函数宽度的参数，表示再生利用要求对应的变量，表示高斯函数的中心位置对应的参数；

电池折损分析模块，用于根据所述第一权重系数、所述第二权重系数、所述折损标签以及所述电力贡献度，对所述退役电池进行折损分析，得到折损分析结果。