[发明专利]一种锂电池极耳焊接异常检测方法及系统

说明书

本发明提供一种锂电池极耳焊接异常检测方法及系统，其中，方法包括：步骤S1：构建焊接检测库；步骤S2：获取极耳的焊接图像，基于焊接检测库，对焊接图像进行检测；步骤S3：基于检测结果确定极耳焊接是否异常。本发明的锂电池极耳焊接异常检测方法及系统，实现了对极耳焊接异常的自动检测，无需人工介入，解决了人为检测工作量大且人力成本高的问题，同时，显著提升了检测效率。

技术领域

本发明涉及焊接检测技术领域，特别涉及一种锂电池极耳焊接异常检测方法及系统。

背景技术

目前，极耳焊接时，经常出现异常情况【例如：焊点焊破、虚焊等】，但是，对极耳焊接的检测大多采用人为检测，工作量大，人力成本大，且检测效率低；

因此，亟需一种解决办法。

发明内容

本发明目的之一在于提供了一种锂电池极耳焊接异常检测方法及系统，实现了对极耳焊接异常的自动检测，无需人工介入，解决了人为检测工作量大且人力成本高的问题，同时，显著提升了检测效率。

本发明实施例提供的一种锂电池极耳焊接异常检测方法，包括：

步骤S1：构建焊接检测库；

步骤S2：获取极耳的焊接图像，基于焊接检测库，对焊接图像进行检测；

步骤S3：基于检测结果确定极耳焊接是否异常。

优选的，步骤S1：构建焊接检测库，包括：

获取极耳焊接异常数据，极耳焊接异常数据包括：多个第一异常项，第一异常项包括：第一极耳型号、第一焊接异常图像和第一异常类型；

确定第一极耳型号和第一异常类型均相同的第一异常项，并作为第二异常项；

提取第二异常项中的第一焊接异常图像，并作为第二焊接异常图像；

基于图像识别技术，识别第二焊接异常图像上的至少一个第一焊点区域；

对第一焊点区域进行特征提取，获得多个第一特征，同时，汇总第一特征，获得特征集；

随机提取特征集中的第一特征，并作为第二特征，同时，将其余第一特征作为第三特征；

将第三特征与第二特征进行匹配，获取第一匹配符合度；

若第一匹配符合度大于等于预设的第一阈值，将对应第三特征作为第四特征；

若第四特征在特征集中的第一占比大于等于预设的第二阈值，获取预设的空白数据库，空白数据库包括：第一分区和第二分区，同时，将第三特征和第四特征作为第五特征，并与对应第一极耳型号和第一异常类型关联后存入第一分区；

当需要存入第一分区的第五特征均存入后，将特征集中的其余第一特征作为第六特征，并与对应第一极耳型号和第一异常类型关联后存入第二分区；

全部存入完毕时，将空白数据库作为焊接检测库，完成构建。

优选的，步骤S2中，基于焊接检测库，对焊接图像进行检测，包括：

基于图像识别技术，识别焊接图像上的至少一个第二焊点区域；

对第二焊点区域进行特征提取，获得多个第七特征；

获取极耳的第二极耳型号，将第七特征与焊接检测库种第一分区中第二极耳型号关联的第五特征进行匹配，获取第二匹配符合度；

若第二匹配符合度大于等于预设的第三阈值，将对应第五特征作为第八特征；

获取第八特征关联的第一异常类型，作为第二异常类型，同时，汇总第二异常类型，获得异常类型集；