[发明专利]用于锂电池表面缺陷检测的方法、设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及一种用于锂电池表面缺陷检测的方法、设备及可读存储介质，其中所述方法包括：将采集的锂电池表面的图像作为待处理样本；对所述待处理样本执行一次或多次的下采样操作，以获得特征映射图；对所述特征映射图执行上采样操作，并与其执行所述下采样操作前的待采样图像进行通道融合，以获得融合特征图；根据所述特征映射图和所述融合特征图中的至少一种，获取所述待处理样本的目标特征信息；利用样本数据集来训练基于串联分组卷积块的网络模型，得到检测模型；以及通过所述检测模型检测待检测图像，以检测所述待检测图像中是否包括缺陷。根据本发明的方法能够有效提高检测速率，实现对特征信息弱、多尺度缺陷的有效检出。

技术领域

本发明一般地涉及缺陷检测技术领域，更具体地，本发明涉及一种用于锂电池表面缺陷检测的方法、设备及可读存储介质。

背景技术

锂电池产品在生产、运输过程中，由于生产线误操作、物体间碰撞和产品封装不良等原因导致产品外观变脏、受损或者保护膜变形等问题。这些问题影响了锂电池产品外观质量甚至是对内部造成损害，可能造成电池爆炸等安全事故。因此，企业在提高锂电池生产效率的同时也需要严格的保障产品质量。产品质量检测包括性能、安全性、使用寿命和外观质量等检测步骤，其中锂电池性能和安全性等测试系统已基本实现自动化，而外观质量检测大多还依赖于人工检测。

随着计算机技术的快速发展，机器视觉检测技术应运而生并逐步发展为工业自动化检测系统的重要组成部分。机器视觉检测技术通过相机代替人眼将工业产品外观拍摄成图片并传输到图像处理系统进行处理和分析，以检测产品的外观质量。传统图像处理方法包括图像预处理、特征提取、分割、匹配和识别等步骤，其能够对特征信息明显、尺寸较大、形态均匀的缺陷具有较好的检测效果。但是传统图像处理方法对于特征信息弱、尺寸大小、位置和形态变化的缺陷难以有效检测，且传统图像处理方法步骤繁多，检测速度慢。

发明内容

鉴于上面所提到的技术问题，本发明的技术方案在多个方面提供一种用于锂电池表面缺陷检测的方法、设备及可读存储介质。

根据本发明的第一方面，提供一种用于锂电池表面缺陷检测的方法，包括：将采集的锂电池表面的图像作为待处理样本；对所述待处理样本执行一次或多次的下采样操作，以获得一个或多个特征映射图；对所述特征映射图执行上采样操作，并与其执行所述下采样操作前的待采样图像进行通道融合，以获得融合特征图；根据所述特征映射图和所述融合特征图中的至少一种，获取所述待处理样本的目标特征信息；利用包括所述待处理样本、所述目标特征信息的样本数据集来训练基于串联分组卷积块的网络模型，得到检测模型；以及通过所述检测模型检测包含锂电池表面的待检测图像，以检测所述待检测图像中是否包括缺陷。

根据本发明的一个实施例，每次下采样操作包括：对所述待采样图像执行卷积下采样操作，以提取所述待采样图像的特征信息并缩小所述待采样图像的尺寸，得到第一特征映射层；对所述第一特征映射层执行第一降维操作，得到第二特征映射层；将所述第二特征映射层中的特征映射分为多组，对每组特征映射执行连续的卷积操作，并将多组所述特征映射的卷积操作结果进行叠加，得到第三特征映射层；将所述第一特征映射层和所述第三特征映射层的通道进行串联融合操作，得到第四特征映射层；以及对所述第四特征映射层执行第二降维操作，以得到所述特征映射图。

根据本发明的另一个实施例，对所述待处理样本执行下采样操作包括：对所述待处理样本执行一次所述下采样操作，则所述待采样图像为所述待处理样本；或者对所述待处理样本执行多次所述下采样操作，则所述待采样图像为上一次下采样操作获得的特征映射图。

根据本发明的又一个实施例，对所述待处理样本执行下采样操作以获得特征映射图包括：对所述待处理样本执行多次下采样操作，以获得多个所述特征映射图；以及所述对特征映射图执行上采样操作包括：对最后两次下采样操作获得的所述特征映射图分别执行所述上采样操作。