[发明专利]一种异质结电池生产监控系统及方法

权利要求书

1.一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，包括生产监控模块、生产分析模块、安全分析模块、环境监测模块以及云平台；

所述生产监控模块用于对异质结电池的生产过程进行监控并将采集的监控数据经智能网关发送至云平台存储，供技术人员事后查阅或分析；

所述生产分析模块与生产监控模块相连接，用于获取生产现场的监控数据并截取监控数据中现场工作人员的操作影像信息进行特征点提取，判断现场工作人员操作是否规范；

所述环境监测模块用于对异质结电池生产过程中的实时环境进行监测，并将采集到的环境数据经智能网关发送安全分析模块；

所述安全分析模块用于将环境数据输入至安全评估模型中获取安全评估标签，并将安全评估标签经智能网关发送至现场工作人员的手机终端上，对现场工作人员进行安全提醒。

2.根据权利要求1所述的一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，所述生产分析模块的具体分析步骤为：

提取监控数据中的高清图像，对高清图像进行图像预处理；所述图像预处理包括图像分割、图像去噪和图像识别；

截取高清图像中现场工作人员的操作影像信息与数据库中存储的各个工序的标准影像信息进行对比，确定当前进行的工序和对应的特征点；

根据确定的特征点，对截取的操作影像信息进行特征点提取；

若特征点匹配不一致，则表示现场工作人员操作失误，生成提醒信号，并将提醒信号和对应的特征点发送至现场工作人员的手机终端上，提醒现场工作人员及时纠正。

3.根据权利要求2所述的一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，所述生产分析模块还包括：将采集的操作影像信息处理成为图像帧，使用行为识别算法，对现场工作人员的肢体动作进行识别；若识别到违规动作，则生成违规信号并将违规信号和对应的违规动作发送至现场工作人员的手机终端上；其中违规行为包括玩手机、喧哗、打瞌睡以及抽烟。

4.根据权利要求2所述的一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，所述数据库中存储有异质结电池生产过程中各个工序的标准影像信息和对应的特征点；其中特征点表示为各个工序中的关键操作。

5.根据权利要求1所述的一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，其中环境数据包括温度信息、湿度信息、气压信息和烟雾信息。

6.根据权利要求1所述的一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，所述安全评估模型通过RBF神经网络或者深度卷积神经网络进行构建；具体构建步骤为：

获取标准训练数据；其中，标准训练数据包括历史环境数据以及对应的安全评估标签；其中，标准训练数据中的安全评估标签通过人工标注获取；

构建深度卷积神经网络模型，将标准训练数据按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；设定比例包括2:1:1、3:1:1和4:3:1；

将训练集、测试集和校验集经过数据归一化之后对深度卷积神经网络模型进行训练、测试和校验，将训练完成的深度卷积神经网络模型标记为安全评估模型。

7.根据权利要求1所述的一种异质结电池生产监控系统，其特征在于，所述生产监控模块为若干个分布在生产车间内部的高清摄像头，所述高清摄像头均带有位置标识。

8.一种异质结电池生产监控方法，应用于监控系统，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：获取异质结电池生产过程的监控数据，提取监控数据中的高清图像，对高清图像进行图像预处理；

步骤二：截取高清图像中现场工作人员的操作影像信息，与数据库中存储的各个工序的标准影像信息进行对比，确定当前进行的工序和对应的特征点；

步骤三：根据确定的特征点，对截取的操作影像信息进行特征点提取，若特征点匹配不一致，则表示现场工作人员操作失误，生成提醒信号；

步骤四：将操作影像信息处理成为图像帧，使用行为识别算法，对现场工作人员的肢体动作进行识别，若识别到违规动作，则生成违规信号；

步骤五：获取异质结电池生产过程中的实时环境数据，并将环境数据输入至安全评估模型中获取安全评估标签；根据安全评估标签对现场工作人员进行安全提醒。