CN116309576B 一种锂电池焊缝缺陷检测方法、系统及存储介质 （厦门微亚智能科技股份有限公司）

US2022198647A1,2022.US2018211373A1,2018.07.26本发明公开了一种锂电池焊缝缺陷检测方池电芯的深度图像和2D灰度图，并进行滤波处2S200.对滤波后的电芯深度图像进行缺陷检测区域的提取，得到各类缺陷对应的检测S410.基于快速凸包算法以及基于欧氏距离的最近邻搜索方法，对凹凸缺陷检测区域S423.计算焊缝偏移检测区域点云的法向量和曲率值，并将焊缝偏移检测区域点云进S425.将所有合格点云通过圆拟合计算得到的圆心作为焊枪的假想轨迹，判断假想轨S427.将步骤S422得到的AI缺陷检测结果与步骤S425得到的3D缺陷检测结果进行合2.根据权利要求1所述的一种锂电池焊缝缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤S100步骤S300在根据深度图像生成点云时，遍历深度S411.基于快速凸包算法，将三维线性点云转换为面片结构，并在凸包上进行均匀采3S412.获取凸包点云中与焊缝点云中每一点的最近邻点，并计算焊缝点云中每一点与S413.判断焊缝点云中每一点与其对应的最近邻点之间的距离是否大于第一预设阈S414.通过基于欧氏距离的最近邻搜索方法分割缺陷点，将缺陷点的点云分割至同一S432.判断凸包中是否存在高于铝壳平面或低于铝壳平面的顶点，若是，则执行步骤S434.计算第一类可疑缺陷点云的法向量夹角和曲率特征，并基于区域生长的聚类算S436.根据缺陷点云包围盒计算缺陷信息，并根据缺陷点云在2D图像上分割出缺陷对S437.根据YOLO目标检测网络模型的置信度和缺陷信息，综合判断该位置区域的缺陷4若法向量夹角小于或等于第五预设阈值，且曲率差检测区域提取模块，用于对滤波后的电芯深度图像进缺陷检测模块，用于分别对检测区域的深度图像及三焊缝偏移检测模块，用于基于AI缺陷检测与3D缺陷检测S423.计算焊缝偏移检测区域点云的法向量和曲率值，并将焊缝偏移检测区域点云进S425.将所有合格点云通过圆拟合计算得到的圆心作为焊枪的假想轨迹，判断假想轨S427.将步骤S422得到的AI缺陷检测结果与步骤S425得到的3D缺陷检测结果进行合针孔缺陷检测模块，用于基于快速凸包算法以及YO9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计5该方法的锂电池焊缝缺陷检测系统及计算机可每个检测区域对应的三维线性点云；S400.分别对检测区域的深度图像及三维线性点6点云转换为面片结构，并在凸包上进行均匀采样，生成与焊缝点云点数相同的凸S412.获取凸包点云中与焊缝点云中每一点的最近邻点，并计算焊缝点云中每一点与其对应的最近邻点之间的距离；S413.判断焊缝点云中每一点与其对应的最近邻点之间焊缝偏移缺陷，得到AI缺陷检测结果；S423.计算焊缝偏移检测区域点云的否，则视为不存在可疑缺陷点云；S424.对焊缝偏移检测区域的每一行点云分别可疑缺陷点云归纳为合格点云；S425.将所有合格点云通过圆拟合计算得到的圆心作预设半径范围内的点均作为第一类可疑缺陷点云；S434.计算第一类可疑缺7点云中的任意一点作为初始点，依次比较初始点与其余点之间的法向量夹角和曲率差值，8检测，对焊缝偏移检测区域进行检测；S430.基于快速凸包算法以及YOLO目标本能够覆盖业内对锂电池焊缝检测的需求，实现了新能源行业对电池焊缝的质量检测要9S412.获取凸包点云中与焊缝点云中每一点的最近邻点，并计算焊缝点云中每一点与其对应的最近邻点之间的距离；S413.判断焊缝点云中每一点与其对应的最近邻点之间否，则视为不存在可疑缺陷点云；S424.对焊缝偏移检测区域的每一行点云分别可疑缺陷点云归纳为合格点云；S425.将所有合格点云通过圆拟合计算得到的圆心作[0047]圆模型是由圆拟合计算得出的圆心和半径所作的标准圆，步骤d中计算每一点到将预设半径范围内的点均作为第一类可疑缺陷点云；S434.计算第一类可疑缺陷两类缺陷点云并保留相同的点云，形成缺陷点集；S436.根据缺陷点云包围盒计算缺[0050]在本实施例中，步骤S436中根据缺陷点云在2D图像上分割出缺陷对应的位置区向量夹角小于或等于第五预设阈值，且曲率差值小于或等于第六预设阈值的点为同类点，[0058]在本实施例中，锂电池焊缝缺陷获取不同类型的缺陷点云，计算缺陷点集的空间包围盒；S520.[0061]与锂电池