(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211160096.9 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 章鱼博士智能技 术 （上海） 有限公司 地址 201800 上海市嘉定区金沙江路3131 号2幢J (72)发明人 金帅　杨红新　李翌辉　周晓毅　 武振昕　梁洋洋　 (74)专利代理 机构 成都瑞创华盛知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 51270 专利代理师 邓瑞 (51)Int.Cl. G01N 21/95(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/62(2017.01)G06V 10/26(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种电池 包蓝膜外观缺陷检测方法及系统 (57)摘要 本发明提出一种电池包蓝膜外观缺陷检测 方法及系统， 电池包蓝膜外观 缺陷检测系统包括 基础信息管理模块、 检测模型部署模块、 图像采 集模块、 缺陷检测模块、 质量监测模块和模型监 控模块， 基础信息管理模块是质检管理员对基础 信息进行设置的模块， 图像采集模块由2.5D相 机、 镜头、 2.5D相机专用LED光源以及智能控制器 组成， 检测模型部署模块是模型管理员对AI检测 模型进行部署的模块， 缺陷检测模块包括质量检 测模型模块和质量监测标准模块， 用于对图像采 集模块所获取到的图像进行检测， 质量监测模块 用于根据监控规则对产品质量进行监控， 模型监 控模块用于实时监控模型运行状况。 本发明能够 提升缺陷检测的准确性， 消除电池的安全隐患。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115494080 A 2022.12.20 CN 115494080 A 1.一种电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于,所述电池包蓝膜外观缺陷检测系 统包括基础信息管理模块、 检测模型部署模块、 图像采集模块、 缺陷检测模块、 质量监测模 块和模型监控 模块； 所述基础信息管理模块是质检管理员对基础信息进行设置的模块； 所述图像采集模块由2.5D相机、 镜 头、 2.5D相机专用LED光源以及智能控制器组成； 所述检测模型部署模块是模型 管理员对AI检测模型进行部署的模块； 所述缺陷检测模块包括质量检测模型模块和质量监测标准模块， 用于对所述图像采集 模块所获取到的图像进行检测； 所述质量 监测模块用于根据监控规则对产品质量进行监控； 所述模型监控 模块用于实时监控 模型运行状况。 2.根据权利要求1所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 所述基础信 息包 括检测标准和检测规则。 3.根据权利要求1所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 在所述图像采集 模块中， 由所述智能控制器同时控制所述2.5D相机和所述2.5D相机专用LED光源， 采用频闪 分时控制 镜面反射模式， 一次拍摄同时获取标准图像、 镜面反射图像、 漫反射图像、 光泽比 图像、 形状图像和伪深度图像。 4.根据权利要求1所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 所述检测模型部 署模块用于模型 管理员对AI模型进行 添加、 删除、 模型串联使用以及模型并联使用的管理。 5.根据权利要求1所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 当检测出不良产 品时， 所述质量监测模块直接 向检测业务员发出质量报警， 检测 业务员可向所述电池包蓝 膜外观缺陷检测系统发送控制指令进行处 理。 6.根据权利要求1所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 所述模型监控模 块比对预先在系统内设定的模型异常运行规则， 定期给监控人员发送对模 型运行的建议和 模型运行数据分析文件， 监控人员根据系统建议和模型运行数据分析文件， 决定是否替换 现有模型或对在运行的模型进行优化训练。 7.一种电池包蓝膜外观缺陷检测方法， 基于权利要求1 ‑6中任一项所述的 电池包蓝膜 外观缺陷检测系统， 其特 征在于， 所述电池 包蓝膜外观缺陷检测方法包括： S1、 启动软件， 自动加载模型部署配置文件； S2、 模型管理员对AI模型部署 情况进行 管理和确认； S3、 质量管理员制定检测标准， 设置检测规则； S4、 图像采集模块采集图像， 把 一次采集获取到的图像数据传送给缺陷检测模块； S5、 缺陷检测模块进行缺陷检测， 根据获取的缺陷类型和缺陷位置信息把缺陷所在区 域单独切割出来， 通过传统算法进行量 化分析； S6、 质量监测模块把检测出的不良产品直接向检测业务员发出质量报警， 检测业务员 可向所述电池 包蓝膜外观缺陷检测系统发送控制指令进行处 理； S7、 所述模型监控模块实时监控模型运行状况， 比对基础信 息管理模块， 定时反馈模型 运行状况。 8.根据权利要求7所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 在所述步骤S5 中， 所述缺陷检测模块的工作过程具体包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115494080 A 2S51、 对图像数据进行推理， 输出瑕疵检测结果； S52、 根据所述瑕疵检测结果进行量 化分析。 9.根据权利要求8所述的 电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 在所述步骤S51 中， 基于特征金字塔神经网络对输入的多张图像数据进行推理， 输出图像的缺陷类型和缺 陷在电池蓝膜上的位置结果信息 。 10.根据权利要求8所述的电池包蓝膜外观缺陷检测系统， 其特征在于， 在所述步骤S52 中， 针对缺陷所在区域， 根据灰度间隔计算类间方差和总图像方差， 根据类间方差和总图像 方差获得最佳阈值， 根据获取 的最佳阈值， 对图像进行阈值处理， 通过特征提取， 获取缺陷 区域， 计算圆度和长宽比系数， 根据缺陷类型、 圆度和长宽比系数提取缺陷， 计算出缺陷的 尺寸信息并计数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115494080 A 3