[发明专利]一种使用X-ray射线检测电池四角的检测方法

权利要求书

1.一种使用X-ray射线检测电池四角的检测方法，其特征在于：具体如下：

S1：产品收集，技术人员先收集一定数量电芯产品，电芯产品含合格品与不合格品；

S2：产品分类，技术人员将S1收集的全部产品进行分类，合格品分为一类、不合格品分为另一类；

S3：分类算法，包含将S2的产品的四角信息全部采集到神经网络进行训练，然后，使用时，分类算法会将明显的不合格进行标识，形成初选的合格品与不合格品，从而方便将明显的不合格品筛选出来；

S4：分割算法，从S3中初选的合格品进行分割计算，最终的输出的y^n是一个与输入图片大小相等的概率矩阵，并标识出概率值；

S5：标识，根据S4分割算法的概率值，直接标识产品为合格品与不合格品；

S6：输出，将S5的标识结果显示出来，从而分选出合格品与不合格品。

2.根据权利要求1所述的一种使用X-ray射线检测电池四角的检测方法，其特征在于：所述S3：分类算法，具体为：

S31:图片采集，使用X-ray射线对电池四角overhang进行拍摄形成图片，并将拍摄的图片信息进行采集；

S32:先验类别，对S31的图片信息添加是否合格的标识；

S33:神经网络训练，将有标识的图片信息输入到神经网络中，并将一定数量的图片进行从S31到S33的操作；

S34:图片输入，对电芯的四角拍摄成图片，并将图片输入到S35部分；

S35:分类计算，对图片信息进行分类计算，计算公式：

；

S36:分类输出，根据S35的计算结果，最终的输出的y^n是一个概率值。

3.根据权利要求1所述的一种使用X-ray射线检测电池四角的检测方法，其特征在于：所述S4：分割算法，具体为：

S41:图片采集，使用X-ray射线对电池四角overhang进行拍摄形成图片，并将拍摄的图片信息进行采集；

S42:人工标识图片，对S41的图片信息添加是否合格的标识；

S43:神经网络训练，将有标识的图片信息输入到神经网络中，并将一定数量的图片进行从S41到S43的操作；

S44:图片输入，对电芯的四角拍摄成图片，并将图片输入到S45部分；

S45:分割计算，对图片信息进行分类计算，计算公式：

；

S46:分割输出，根据S45的计算结果，最终的输出的y^n是一个与输入图片大小相等的概率矩阵。