【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電池檢測領域，尤其是一種電池內部微小異物顆粒的檢測方法、裝置及介質。
技術介紹
1、手機電池質量成為越來越多的消費者考慮的關鍵因素。手機電池在生產過程中通常需要經過多種復雜的工藝流程，其中電池內部正、負電極的生產質量在整個手機電池生產中是關鍵的一環。電池內部采用正、負極嵌套堆疊的方式，在嵌套堆疊中易造成金屬顆粒或其他電極材料顆粒掉落，這些顆粒附著在正常電極區域導致電池在后續使用中電極不斷被腐蝕，使得電池性能和使用壽命嚴重降低，這會嚴重影響產品的整體質量和用戶的體驗。因此，如何對電池內部進行精準的異常亮點顆粒檢出是保證產品質量的關鍵。由于異常亮點能出現在電池內部的任何位置且微小，在實際生產過程中，電池擺放位置存在的偏差，非電池區域存在的異常金屬顆粒都會影響到電池的ct掃描結果，就需要從各個截面圖中精準的找到電池的區域進行檢測,現有的檢測方法中無法精確的檢測出所有的異常點，在檢測過程中還會受到非電池區域對檢測結果的干擾，這要求對電池內部正、負電極的異常亮點要有更高的準確性和智能性，不僅能夠精準檢測出異常的亮點，同時要有更快的速度和魯棒性，針對不同型號電池、缺陷不同形態都有精準的識別能力。
技術實現思路
1、針對現有的不足，本專利技術提供一種電池內部微小異物顆粒的檢測方法、裝置及介質。
2、本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是：一種電池內部微小異物顆粒的檢測方法，
3、獲取ct掃描電池后不同表面和截面的切片圖像；
4、利用深度學習圖
5、將各個切片圖像以其電池輪廓為基準向外腐蝕數個像素形成新輪廓，并以新輪廓的最小外接矩形劃定出感興趣區域；
6、利用深度學習目標檢測算法對感興趣區域進行檢測得到檢測結果。
7、作為優選，所述電池輪廓分割的閾值為0.5。
8、作為優選，所述向外腐蝕的像素是2個像素，處于感興趣區域外的區域用0值進行像素填充。
9、作為優選，所述檢測結果包括合格、異常，所述深度學習目標檢測算法對每個異常的目標點均輸出有邊界框和相應的置信度，并剔除置信度小于0.6的目標點，所述異常中未被剔除的目標點利用面積重疊度算法計算并去除相互間的重復框。
10、作為優選，所述異常中未被剔除的目標點所在的異常區域通過聚類算法被區分為前景和背景，所述異常中未被剔除的目標點通過前景和背景的灰度閾值的分析被劃分為不合格和待定。
11、作為優選，所述不合格和待定是利用前景和背景的灰度閾值的均值差來作為劃分標準。
12、作為優選，所述異常的檢測結果在進行聚類算法計算前還進行有反算至切片圖像中的步驟。
13、作為優選，所述切片圖像包括正面切片圖像、橫截面切片圖像和縱截面切片圖像。
14、一種電池內部微小異物顆粒的檢測裝置，包括存儲器和處理器，所述存儲器中儲存有計算機程序，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序，以用于實現如前任一項所述的電池內部微小異物顆粒的檢測方法。
15、一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如前任一項所述的電池內部微小異物顆粒的檢測方法。
16、本專利技術的有益效果在于：該專利技術先使用深度學習圖像分割算法提取電池各個面的輪廓，填充并截取圖像中電池輪廓的感興趣區域(roi區域)，然后使用深度學習目標檢測算法對截取的圖像進行異常亮點檢測，確定電池的檢測結果，能適配ct掃描中電池輪廓形狀和顏色的不斷變換，避免了非電池區域對檢測結果的干擾，極大提高了識別精度和速度。
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1.一種電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述電池輪廓分割的閾值為0.5。
3.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述向外腐蝕的像素是2個像素，處于感興趣區域外的區域用0值進行像素填充。
4.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述檢測結果包括合格、異常，所述深度學習目標檢測算法對每個異常的目標點均輸出有邊界框和相應的置信度，并剔除置信度小于0.6的目標點，所述異常中未被剔除的目標點利用面積重疊度算法計算并去除相互間的重復框。
5.根據權利要求4所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于：所述異常中未被剔除的目標點所在的異常區域通過聚類算法被區分為前景和背景，所述異常中未被剔除的目標點通過前景和背景的灰度閾值的分析被劃分為不合格和待定。
6.根據權利要求5所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述不合格和待定是利用前景和背景的灰度閾值的均值差來作為劃分標準。
7.根
8.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于：所述切片圖像包括正面切片圖像、橫截面切片圖像和縱截面切片圖像。
9.一種電池內部微小異物顆粒的檢測裝置，其特征在于:包括存儲器和處理器，所述存儲器中儲存有計算機程序，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序，以用于實現權利要求1-8任一項所述的電池內部微小異物顆粒的檢測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于:所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-8任一項所述的電池內部微小異物顆粒的檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于：
2.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述電池輪廓分割的閾值為0.5。
3.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述向外腐蝕的像素是2個像素，處于感興趣區域外的區域用0值進行像素填充。
4.根據權利要求1所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于:所述檢測結果包括合格、異常，所述深度學習目標檢測算法對每個異常的目標點均輸出有邊界框和相應的置信度，并剔除置信度小于0.6的目標點，所述異常中未被剔除的目標點利用面積重疊度算法計算并去除相互間的重復框。
5.根據權利要求4所述電池內部微小異物顆粒的檢測方法，其特征在于：所述異常中未被剔除的目標點所在的異常區域通過聚類算法被區分為前景和背景，所述異常中未被剔除的目標點通過前景和背景的灰度閾值的分析被劃分為不合格和待定。
【專利技術屬性】
技術研發人員：李正超，鮮宇，冉隆川，李曉華，
申請(專利權)人：深圳市智弦科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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