一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，包括以下步骤：通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；对红外视频序列进行预处理，得到消除无关背景因子的红外图像；通过最大类间方差法计算红外图像的阈值，并根据阈值进行图像分割，得到退役动力锂电池的热点。本发明专利技术有效提取了红外图像中锂电池的热特征，为后续退役动力锂电池的热特性分选奠定了基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法
本专利技术属于退役动力锂电池梯次利用领域，具体涉及一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法。
技术介绍
动力锂电池在新能源汽车应用中会不断老化，未来必将出现更多的退役动力锂电池。这些退役电池仍然有一定的价值，可在要求较低的场合，以低成本的方式，继续投入使用，发挥其最大剩余价值。而电池梯次利用中的一个重要环节就是对退役动力锂电池的筛选，锂电池的热特性是对其进行分选的重要依据。因此，可使用红外成像技术捕获锂电池的热特征，在此基础上，根据已经获取的温度特征完成退役动力锂电池的筛选。锂电池的温度是渐变的，而且往往是局部先开始发热，再到表面逐渐扩散。当前利用红外成像技术对退役动力锂电池的研究，多集中于采集温度信息后的直接分析比较。而并未充分利用红外成像技术能够捕获锂电池表面温度特征的天然优势，导致已获得的有用信息无法得到有效运用。从红外图像中自动检测锂电池的热点，对于全面获得丰富的电池热特征，实现对退役动力锂电池更为完备的综合筛选具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，有效提取了红外图像中锂电池的热特征，为后续退役动力锂电池的热特性分选奠定了基础。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，包括以下步骤：通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；对红外视频序列进行预处理，得到消除无关背景因子的红外图像；通过最大类间方差法计算红外图像的阈值，并根据阈值进行图像分割，得到退役动力锂电池的热点。为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：进一步地，上述通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列具体包括以下步骤：使用频率为fc＝15Hz的双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行主动加热，所述双极性电流脉冲的幅值为Idis＝Imax_Bat_dis、Ich＝Imax_Bat_ch，其中，Idis及Ich分别为使用双极性脉冲电流的幅值，Imax_Bat_dis与Imax_Bat_ch为退役动力锂电池的最大充放电电流；当退役动力锂电池表面温度升高至Tmax_Bat＝35℃时，结束双极性脉冲电流的注入，记录双极性脉冲电流注入过程中退役动力锂电池的温度变化对应的红外视频序列。进一步地，上述对红外视频序列进行预处理包括以下步骤：将红外视频序列拆分为单帧图像，提取不同温度下的N幅单帧图像作为待检测热特征的红外图像，其中N为大于0的自然数；通过形态学图像处理滤除待检测热特征的红外图像中的噪声干扰，得到消除无关背景因子的红外图像。进一步地，上述通过形态学图像处理滤除待检测热特征的红外图像中的噪声干扰具体包括以下步骤：针对待检测热特征的红外图像进行灰度形态学的顶帽变换计算，计算公式为：其中，g为单帧红外图像，结构元b用于对图像g进行开操作运算，表示开操作运算，Iimage(g)为经过顶帽变换预处理后的红外图像；所述结构元b用于对图像g进行开操作运算的计算公式为：其中，⊙表示腐蚀运算，表示膨胀运算；所述腐蚀运算的计算公式为：g⊙b＝min(s，t)∈b{g(x+s，y+t)}其中，(x,y)为结构元原点所在的位置，(s,t)为坐标移动的增量；所述膨胀运算的计算公式为：其中，进一步地，上述通过最大类间方差法计算红外图像的阈值具体包括以下步骤：通过最大类间方差法获取红外图像的最佳阈值k*；通过最佳阈值k*将红外图像进行二值化。进一步地，上述通过最大类间方差法获取红外图像的最佳阈值k*具体包括以下步骤：计算红外图像g(x,y)的归一化直方图，计算公式为：pi＝ni/(Mg·Ng)其中，pi为灰度值Ii的像素在红外图像中出现的概率；；定义红外图像g(x,y)的矩阵为Mg×Ng维；ni为灰度值为Ii的像素个数；归一化直方图的所有分量之和满足L为红外图像的最大级数；假设选取阈值k，将图像分为C1类和C2类，其中，C1的灰度值区间为[0,k]，C2的灰度值区间为[k+1,L-1]；计算使用阈值k将像素分类到C1的概率P1(k)，计算公式为：计算k级灰度值的累加均值m(k)，计算公式为：计算图像的平均灰度mG，计算公式为：计算类间方差计算公式为：将所有可能的k值均代入类间方差的计算公式，得到使类间方差最大的阈值k*，计算公式为：若的最大值对应多个k值，则对所有使取最大值的k值求取平均，得到k*；在k＝k*处，计算可分性测度η(k*)作为类别可分性的定量估计，计算公式为：其中，为图像g(x,y)的全局方差。进一步地，上述通过最佳阈值k*将红外图像进行二值化具体包括以下步骤：将红外图像进行二值化的计算公式为：其中，g(x,y)为灰度图像中的像素值，h(x,y)为经过阈值法二值化后的图像，T为设定的阈值，T＝k*。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，通过双极性电流脉冲对被试退役动力锂电池进行电池加热，并在加热过程利用红外摄像机记录该退役电池表面的温度变化；将记录温度变化过程的红外视频序列分解为单帧红外图像，根据单帧红外图像中锂电池表面温度分布的特点，利用形态学数字处理方法，滤除背景与噪声等无关因子对于电池热点检测的影响；再利用最大类间方差法，获得分割背景与电池热点的最佳全局阈值，经过二值化处理，即可分割出电池表面热点的相关信息，有效提取了红外图像中锂电池的热特征，为后续退役动力锂电池的热特性分选奠定了基础。附图说明图1为本专利技术的方法流程图。图2为本专利技术的双极性脉冲电流示意图。图3为本专利技术的红外视频序列预处理流程示意图。图4为本专利技术的退役动力锂电池热点示意图。具体实施方式现在结合附图1-4对本专利技术作进一步详细的说明。需要注意的是，专利技术中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本专利技术可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更
技术实现思路
下，当亦视为本专利技术可实施的范畴。如图1所示，在本专利技术的其中一个实施例中，一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，包括以下步骤：步骤一：通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；在本实施例中，如图2所示，使用频率为fc＝15Hz的双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行主动加热，所述双极性电流脉冲的幅值为Idis＝Imax_Bat_dis、Ich＝Imax_Ba本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；/n对红外视频序列进行预处理，得到消除无关背景因子的红外图像；/n通过最大类间方差法计算红外图像的阈值，并根据阈值进行图像分割，得到退役动力锂电池的热点。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；
对红外视频序列进行预处理，得到消除无关背景因子的红外图像；
通过最大类间方差法计算红外图像的阈值，并根据阈值进行图像分割，得到退役动力锂电池的热点。


2.根据权利要求1所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列具体包括以下步骤：
使用频率为fc＝15Hz的双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行主动加热，所述双极性电流脉冲的幅值为Idis＝Imax_Bat_dis、Ich＝Imax_Bat_ch，其中，Idis及Ich分别为使用双极性脉冲电流的幅值，Imax_Bat_dis与Imax_Bat_ch为退役动力锂电池的最大充放电电流；
当退役动力锂电池表面温度升高至Tmax_Bat＝35℃时，结束双极性脉冲电流的注入，记录双极性脉冲电流注入过程中退役动力锂电池的温度变化对应的红外视频序列。


3.根据权利要求1所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述对红外视频序列进行预处理包括以下步骤：
将红外视频序列拆分为单帧图像，提取不同温度下的N幅单帧图像作为待检测热特征的红外图像，其中N为大于0的自然数；
通过形态学图像处理滤除待检测热特征的红外图像中的噪声干扰，得到消除无关背景因子的红外图像。


4.根据权利要求3所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述通过形态学图像处理滤除待检测热特征的红外图像中的噪声干扰具体包括以下步骤：
针对待检测热特征的红外图像进行灰度形态学的顶帽变换计算，计算公式为：



其中，g为单帧红外图像，结构元b用于对图像g进行开操作运算，表示开操作运算，Iimage(g)为经过顶帽变换预处理后的红外图像；
所述结构元b用于对图像g进行开操作运算的计算公式为：



其中，⊙表示腐蚀运算，表示膨胀运算；
所述腐蚀运算的计算公式为：
g⊙b＝min(s，t)∈b{g(...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭纪昌，孟锦豪，刘海涛，蔡磊，郝思鹏，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32