一种基于深度学习的锂电池电芯顶盖焊缝外观检测算法
基本信息
| 申请号 | CN202111173468.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114119464A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114119464A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/136（2017.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06N5/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈文贤;江发华 | 申请（专利权）人 | 厦门微亚智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 厦门仕诚联合知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 蔡稷元 |
| 地址 | 361000福建省厦门市火炬高新区信息光电园金丰大厦201A室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于机器视觉领域，具体的说是一种基于深度学习的锂电池电芯顶盖焊缝外观检测算法，该算法包括以下步骤：使用图像采集软件获取研究图像，对图像进行处理后，定位焊缝ROI（region of interest），获得缺陷ROI；基于点云的缺陷检测，根据不同类型缺陷的物理形态，提出针对性的缺陷检测算法；基于深度学习的检测，对R角不良和针孔缺陷采用深度学习检测；计算缺陷的三维尺寸和曲率，对已经获得的缺陷数据进行复判；通过算法的作用提高了对焊缝进行检测的效率和准确率，真正实现缺陷检测无人化，降低由于目检人员的主观意识导致的缺陷过漏杀，大幅度降低了人工成本，进而提高了企业的利润。 |
