一种基于图像识别的电池保护板健康状态测试方法与流程

本发明涉及信息，尤其涉及一种基于图像识别的电池保护板健康状态测试方法。

背景技术：

1、在多层结构电池保护板的压力检测中，存在一个关键的技术难点和矛盾点。由于电池保护板是由多个功能层组成的复合结构，包括导电层、绝缘层和保护层等，不同材料的物理特性差异会对气体的传递和压力分布产生复杂的影响。当电池发生泄漏时，泄漏点产生的压力会通过各个功能层传递至压力传感器，由于每一层材料的阻滞效应不同，压力在传递过程中会发生衰减、延迟和畸变，这导致压力传感器接收到的压力信号与泄漏点的实际压力存在偏差，甚至出现压力信号的叠加和干扰。多层结构中层与层之间的界面也会对压力传递产生影响，界面处的机械结合强度、粗糙度和缺陷等因素都可能引起压力信号的损耗和反射，这进一步增加了准确检测泄漏点压力的难度。压力检测的目标是要精确定位泄漏点并评估泄漏程度。由于多层结构的复杂性，不同层之间的压力变化相互耦合，难以直接判断压力信号的来源。如果简单地将检测到的压力变化归因于某一层，而忽略了其他层的影响，可能会导致错误的判断和失真的结果。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于图像识别的电池保护板健康状态测试方法，主要包括：

2、获取电池保护板的多层结构中每层材料的物理特性数据和化学特性数据，包括材料的密度、导热系数和气体透过系数，通过有仿真模型分析气体在多层材料中的扩散和渗透过程，识别压力变化区域，预测薄弱点；

3、根据仿真模型的分析结果，在多层结构的关键位置以及薄弱点布置气压传感器，构建多层结构同步监控单元，监测每层的压力数据的变化，并传输到预警中心；

4、收集环境条件信息，结合气压传感器数据和材料特性数据包括密度、导热参数和气体透过参数，构建描述多层结构中气体传递和压力分布的数学模型；

5、利用智能动态压力反馈系统，实时监测各层压力数据，并识别漏气点，利用相机和内窥镜，采集多层结构的外部图像和内部图像，利用图像处理模块分析外部和内部图像，识别各层材料中的裂纹或断裂；

6、将图像处理结果与实时压力数据结合，预测裂纹的扩展趋势，分析压力变化数据，提取结构损伤的特征，识别不同类型的结构损伤模式，分析各层材料的健康状态；

7、根据多层结构中各层材料的健康状态，识别维护和修复的区域，生成维护报告，包含多层结构的健康状态评估结果、裂纹和结构损伤的位置和特征、建议的修复方案及检测频率。

8、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

9、本发明提供的一种基于图像识别的电池保护板健康状态测试方法，结合仿真模型，能够精确识别出气体在结构中的扩散路径及潜在的薄弱区域，实现对压力变化的精准监测；布置的气压传感器网络能够实时捕捉压力波动，及时发现异常，为预防性维护提供数据支持；整合气压数据与图像处理技术，不仅能够快速识别出漏气点，还能通过高精度图像分析准确判断裂纹的位置、长度、宽度及断裂深度，提高损伤检测的准确性和效率；结合实时监测数据与历史数据分析，利用先进的数学模型和机器学习算法，能够预测裂纹的扩展趋势，识别不同类型的结构损伤模式，并评估其对整体结构安全的影响程度，为预防重大事故提供科学依据；通过综合分析各层材料的健康状况，形成全面的维护报告，不仅指出当前存在的问题，还提出具体的修复建议及后续监测的频率，有助于优化维护策略，延长电池保护板的使用寿命，减少不必要的维修成本。

技术特征：

1.一种基于图像识别的电池保护板健康状态测试方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取电池保护板的多层结构中每层材料的物理特性数据和化学特性数据，包括材料的密度、导热系数和气体透过系数，通过有仿真模型分析气体在多层材料中的扩散和渗透过程，识别压力变化区域，预测薄弱点，包括:

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据仿真模型的分析结果，在多层结构的关键位置以及薄弱点布置气压传感器，构建多层结构同步监控单元，监测每层的压力数据的变化，并传输到预警中心，包括:

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述收集环境条件信息，结合气压传感器数据和材料特性数据包括密度、导热参数和气体透过参数，构建描述多层结构中气体传递和压力分布的数学模型，包括:

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用智能动态压力反馈系统，实时监测各层压力数据，并识别漏气点，利用相机和内窥镜，采集多层结构的外部图像和内部图像，利用图像处理模块分析外部和内部图像，识别各层材料中的裂纹或断裂，包括:

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对各层的压力数据实时分析，生成描述压力变化的压力动态图谱，分析压力动态图谱，判断异常压力变化区域，包括突降或不稳定区域，识别漏气点的位置，包括:

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述图像处理模块分析外部图像和内部图像时，识别线状结构来判断裂纹，利用形态学测量裂纹的在外部或内部图像中的延伸距离判断裂纹的长度，统计裂纹横截面上的像素数量判断裂纹宽度，分析不连续区域的边缘特征和亮度变化，识别出裂纹位置和断裂的深度，包括:

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将图像处理结果与实时压力数据结合，预测裂纹的扩展趋势，分析压力变化数据，提取结构损伤的特征，识别不同类型的结构损伤模式，分析各层材料的健康状态，包括:

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述利用机器学习模型对图像和压力数据进行分类，并将分类结果进行融合，识别预设的结构损伤模式，包括应力腐蚀开裂、疲劳裂纹和材料断裂，根据识别的结构损伤模式，分析结构损伤的发展趋势，确定结构损伤的严重程度，包括:

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据多层结构中各层材料的健康状态，识别维护和修复的区域，生成维护报告，包含多层结构的健康状态评估结果、裂纹和结构损伤的位置和特征、建议的修复方案及检测频率，包括:

技术总结
本申请提供一种基于图像识别的电池保护板健康状态测试方法，包括：根据仿真模型的分析结果，在多层结构的关键位置以及薄弱点布置气压传感器，构建多层结构同步监控单元，监测每层的压力数据的变化，并传输到预警中心；收集环境条件信息，结合气压传感器数据和材料特性数据包括密度、导热参数和气体透过参数，构建描述多层结构中气体传递和压力分布的数学模型；将图像处理结果与实时压力数据结合，预测裂纹的扩展趋势，分析压力变化数据，提取结构损伤的特征，识别不同类型的结构损伤模式，分析各层材料的健康状态。

技术研发人员：顾红军,张环,曾庆慰,卓豫龙
受保护的技术使用者：广东众森实业发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/10/24