一种动力电池外壳缺陷自动识别方法、系统与流程

本发明属于电池回收，特别涉及一种动力电池外壳缺陷自动识别方法、系统。

背景技术：

1、动力电池作为电动汽车和能源储存系统的核心组件，其安全性和可靠性对于整个电动汽车产业的发展至关重要。随着动力电池的使用寿命结束或出现故障，需要进行回收和再利用，其中拆解动力电池外壳是一个必要的步骤。然而，在拆解过程中，外壳缺陷可能会导致电池内部的材料泄露、电池短路、火灾等严重安全问题。

2、传统的动力电池外壳缺陷检测通常依赖于人工目视检查，这种方法存在效率低、容易出现漏检和误判的问题，且操作人员可能面临安全风险。因此，开发一种自动化的、高效准确的动力电池外壳缺陷自动识别方法以提高拆解过程的安全性和效率，至关重要。

3、近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是目标检测方向。yolov5是一种轻量级高性能的目标检测模型，它能够实时地对图像中的目标进行快速准确的检测和定位。

技术实现思路

1、为了解决以上问题，本发明提供一种动力电池外壳缺陷自动识别方法，可提高检测的准确性和效率，实现对外壳缺陷的自动识别，保障电池外壳拆解过程的安全性。

2、所述方法包括步骤：

3、在动力电池拆解过程中，实时采集动力电池外壳图像数据；

4、对采集到的外壳图像进行预处理；

5、通过预先标注好的动力电池外壳缺陷图像训练yolov5深度学习模型，得到动力电池外壳缺陷识别模型；

6、通过将经预处理后的外壳图像输入至动力电池外壳缺陷识别模型，以进行外壳缺陷识别。

7、本方案旨在通过应用yolov5深度学习模型，实现自动化的外壳缺陷检测，提高检测准确性，克服了传统的动力电池外壳缺陷检测方法的缺陷。

8、优选地，所述方法还包括步骤：根据缺陷识别结果，继续或停止或调整电池拆解操作，并发出相应警报。

9、优选地，所述方法还包括步骤：实时记录检测到的缺陷信息，根据缺陷信息分析和优化动力电池拆解过程。

10、优选地，所述预处理包括对采集的图像进行去噪、尺寸统一、亮度调整。

11、优选地，所述缺陷识别包括缺陷位置、缺陷类型、缺陷程度的识别。

12、优选地，所述缺陷类型包括外壳裂纹、变形、腐蚀。

13、本发明的另一目的在于提供一种动力电池外壳缺陷自动识别系统，所述系统包括

14、数据获取单元，被配置为获取动力电池拆解过程中的实时外壳图像数据；

15、缺陷识别单元，被配置为通过yolov5深度学习模型对实时外壳图像进行缺陷分类识别。

16、优选地，所述系统还包括：

17、数据记录与分析单元，被配置为实时记录检测到的缺陷信息；

18、干预报警单元，被配置为根据缺陷识别单元的缺陷识别结果继续或停止或调整电池拆解操作，并发出相应警报。

19、与现有技术相比，上述技术方案之一或多个技术方案能达到至少以下有益效果之一：

20、（1）提高拆解安全性：本发明能够实时监测动力电池外壳的缺陷，及时发现裂纹、变形、腐蚀等问题，自动干预拆解操作，停止或调整拆解过程，从而降低拆解过程中出现安全风险的可能性，保障操作人员和设备的安全。

21、（2）提高缺陷检测准确性和效率：采用yolov5深度学习模型进行缺陷检测，使得系统具备高度准确的外壳缺陷检测能力。自动化的缺陷检测系统能够快速、准确地识别不同类型的外壳缺陷，减少人为错误，提高检测效率。

22、（3）降低操作人员技术要求：传统的拆解操作可能需要专业技能和经验，而本发明通过自动化的缺陷检测和干预，降低了对操作人员的技术要求，使得拆解过程更易于实施。

23、（4）优化拆解过程：通过实时记录和分析检测到的缺陷信息，本发明的系统可以为后续拆解过程的优化提供有价值的数据。对数据的分析和统计有助于改进系统算法和设计，进一步提高系统的智能化水平和缺陷检测的准确率。

24、（5）促进动力电池回收和再利用行业发展：动力电池的回收和再利用对于环境保护和资源循环利用至关重要。本发明提供的自动识别系统，能够确保动力电池外壳的安全拆解和有效检测缺陷，为动力电池回收和再利用行业提供更安全、可靠、高效的解决方案，促进整个产业的发展。

技术特征：

1.一种动力电池外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

2.根据权利要求1所述动力电池外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：根据缺陷识别结果，继续或停止或调整电池拆解操作，并发出相应警报。

3.根据权利要求1所述动力电池外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：实时记录检测到的缺陷信息，根据缺陷信息分析和优化动力电池拆解过程。

4.根据权利要求1所述动力电池外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，所述预处理包括对采集的图像进行去噪、尺寸统一、亮度调整。

5.根据权利要求1至4任意一项所述动力电池外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，所述缺陷识别包括缺陷位置、缺陷类型、缺陷程度的识别。

6.根据权利要求5所述动力电池外壳缺陷自动识别方法，其特征在于，所述缺陷类型包括外壳裂纹、变形、腐蚀。

7.一种动力电池外壳缺陷自动识别系统，其特征在于，所述系统包括：

8.根据权利要求7所述动力电池外壳缺陷自动识别系统，其特征在于，所述系统还包括：

技术总结
本发明属于电池回收技术领域，公开了一种动力电池外壳缺陷自动识别方法、系统。方法包括步骤：在动力电池拆解过程中，实时采集动力电池外壳图像数据；对采集到的外壳图像进行预处理；通过预先标注好的动力电池外壳缺陷图像，训练YoloV5深度学习模型，得到动力电池外壳缺陷识别模型；通过将经预处理后的外壳图像输入至动力电池外壳缺陷识别模型，以进行外壳缺陷识别。本发明通过引入YoloV5深度学习模型和自动化识别技术，解决动力电池拆解过程中外壳缺陷检测准确性和效率低的问题，提高拆解过程的安全性和效率，为动力电池回收和再利用行业提供更加可靠和高效的解决方案。

技术研发人员：周曜,郑剑锋,王海龙,陈波,周春仙,刘玮,孙卓
受保护的技术使用者：金驰能源材料有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15