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申请/专利权人：广东奥普特科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于深度学习的锂电池隔膜缺陷视觉检测方法，包括：通过预设的线阵相机，采集锂电池隔膜的缺陷隔膜图像，并通过所述缺陷隔膜图像，对锂电池膈膜的缺陷位置进行定位，确定缺陷位置；通过预设的超声波探伤仪，对缺陷位置进行探测，并获取探测数据；接收所述探测数据并传输至预设的深度学习网络系统进行分析，生成缺陷隔膜的缺陷特征数据；基于预设的大数据中心，处理所述缺陷特征数据，并通过所述缺陷特征数据，搭建三维缺陷隔膜检测模型；通过缺陷隔膜检测模型，检测锂电池隔膜，并生成对应的缺陷统计记录，本发明的目的在于快速检测锂电池隔膜缺陷，提升锂电池品质。

主权项：1.一种基于深度学习的锂电池隔膜缺陷视觉检测方法，其特征在于，包括：通过预设的线阵相机，采集锂电池隔膜的缺陷隔膜图像，并通过所述缺陷隔膜图像，对锂电池膈膜的缺陷位置进行定位，确定缺陷位置；通过预设的超声波探伤仪，对缺陷位置进行探测，并获取探测数据；接收所述探测数据并传输至预设的深度学习网络系统进行分析，生成缺陷隔膜的缺陷特征数据；基于预设的大数据中心，处理所述缺陷特征数据，并通过所述缺陷特征数据，搭建三维缺陷隔膜检测模型；通过缺陷隔膜检测模型，检测所述锂电池隔膜，并生成对应的缺陷统计记录；所述通过预设的线阵相机，采集锂电池膈膜的缺陷隔膜图像，并通过所述缺陷隔膜图像，确定锂电池膈膜的缺陷位置，包括以下步骤：步骤1：通过预设的线阵相机和预设的LED线性聚光源，对锂电池隔膜进行扫描，采集锂电池隔膜的隔膜图像；步骤2：基于预设的AI隔膜质检图像系统，接收并识别锂电池隔膜图像是否出现缺陷，确定识别结果；步骤3：当所述识别结果为隔膜图像出现缺陷时，获取锂电池膈膜的缺陷隔膜图像，并按照对应的比例缩放所述缺陷隔膜图像，标定对应的锂电池膈膜的缺陷位置；步骤4：当所述识别结果为隔膜图像未出现缺陷时，返回步骤1；所述通过预设的超声波探伤仪，对缺陷位置进行探测，并获取探测数据，包括：获取锂电池膈膜的缺陷位置；通过预设的超声波探伤仪，对所述缺陷位置发送超声波信号，并确定超声波频率；将所述超声波频率传输至预设的大数据中心进行分析，确定缺陷位置的超声波波形，根据所述超声波波形，生成所述缺陷位置对应的探测数据；所述接收所述探测数据并传输至预设的深度学习网络系统进行分析，生成缺陷隔膜的缺陷特征数据，包括：接收所述探测数据，对所述探测数据进行语义分割，确定分割数据；基于预设的深度学习网络系统，对所述分割数据进行字符识别，生成行为数据；对所述行为数据进行特征提取，确定缺陷隔膜的缺陷特征数据；所述基于预设的大数据中心，处理所述缺陷特征数据，并通过所述缺陷特征数据，搭建三维缺陷隔膜检测模型，包括以下步骤：基于预设的深度学习网络系统，处理所述缺陷特征数据，确定静态锂电池隔膜缺陷的动态斜率；通过所述动态斜率，构建锂电池隔膜缺陷趋向模型；通过锂电池隔膜缺陷趋向模型，对锂电池隔膜缺陷进行三维缺陷模型搭建，确定三维缺陷隔膜检测模型。

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