一种电芯快速识别检测编码方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种电芯快速识别检测编码方法、装置、设备及存储介质，其中方法通过设计多个特征字段构建通用的电芯编码格式，并根据多个目标存储系统的目标字段，建立每个目标存储系统对应的数据接口。当获取识别检测结果后，便可以基于电芯编码格式将数据以相同的格式存储与本地系统中，以方便管理。同时针对不同的目标存储系统，可以通过对应的数据接口对电芯编码数据进行清洗、转换等处理，并将处理后的所述电芯编码数据存储于所述目标存储系统。相比于现有技术，本发明专利技术实现电芯识别检测数据的统一存储，同时还可以根据实际需求不同，灵活地使用数据接口将实际需要的数据输出至不同的目标存储系统中，极大地提高了数据处理效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种电芯快速识别检测编码方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电芯处理
，尤其涉及一种电芯快速识别检测编码方法。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，动力电池已经被广泛应用于汽车中，与动力电池有关的产业也具备了较大的规模，已经形成了完整且成熟的产业链。在电池电芯的完整的生命周期中，无论是生产、运输、检测维修、梯次利用以及最后的报废处理，均需要对电芯进行识别检测以方便管理。
[0003]如今对电芯的识别检测，主要通过人工扫码检测或流水线扫码检测的方式进行，得到电芯数据后再根据具体的需求，通过人工录入的方式整理数据并输入至系统数据库中。
[0004]上述方式的弊端显而易见，一方面识别检测电芯的方法多种多样，软件平台也不同，导致采用不同手段获取的电芯数据格式不同；另一方面，不同用户处理电池的目的也不一样，导致不同用户想要识别的数据种类不同，识别电芯后对于电芯数据的储存手段也不相同，以上两方面使得如今电芯数据的获取使用过程极其繁琐，不同用户的数据获取及处理方法仅能独自设计，非常不具备便利性。因此，人们亟需一种能够将电芯数据统一获取并整合存储，同时能针对不同的目标存储系统灵活输出的实现方法，以提高数据处理效率。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，有必要提供一种电芯快速识别检测编码方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中如何能够将电芯数据统一获取并整合存储，同时能针对不同的目标存储系统灵活输出以提高数据处理效率的问题。
[0006]为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种电芯快速识别检测编码方法，包括：
[0008]构建电芯编码格式，所述电芯编码格式包括多个特征字段；
[0009]获取多个目标存储系统的目标字段，并根据所述特征字段和所述目标字段，分别为每个所述目标存储系统建立数据接口；
[0010]识别并检测目标电芯，并根据识别检测结果，基于所述电芯编码格式，建立电芯编码数据；
[0011]调用所述目标存储系统对应的所述数据接口，处理所述电芯编码数据，并将处理后的所述电芯编码数据存储于所述目标存储系统。
[0012]进一步的，多个所述特征字段包括身份字段和电特性字段，所述身份字段包括生产厂商标识字段、生产日期字段、规格字段和材料字段，所述电特性字段包括容量字段、额定电压字段、SOC字段和SOH字段。
[0013]进一步的，所述识别并检测目标电芯，并根据识别检测结果，基于所述电芯编码格式，建立电芯编码数据，包括：
[0014]获取目标电芯的拍摄图像，并通过神经网络识别出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列，根据所述喷码序列，得到所述目标电芯对应的身份字段数据；
[0015]对所述目标电芯进行电特性检测，并根据检测结果，得到所述目标电芯对应的电特性字段数据；
[0016]根据所述目标电芯的身份字段数据和电特性字段数据，得到所述电芯编码数据。
[0017]进一步的，所述获取目标电芯的拍摄图像，并通过神经网络识别出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列，根据所述喷码序列，得到所述目标电芯对应的身份字段数据，包括：
[0018]建立YOLOV4神经网络；
[0019]获取目标电芯的拍摄图像，并基于所述YOLOV4神经网络提取出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列；
[0020]将所述喷码序列的内容以所述身份字段的格式存储，得到身份字段数据。
[0021]进一步的，所述YOLOV4神经网络包括依次相连的INPUT层、BACKBONE层、NECK层和HEAD层；所述获取目标电芯的拍摄图像，并基于所述YOLOV4神经网络提取出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列，包括：
[0022]获取所述目标电芯的所述拍摄图像；
[0023]通过所述INPUT层预处理所述拍摄图像，得到预处理数据；
[0024]通过所述BACKBONE层，基于卷积运算对所述预处理数据进行特征提取，得到初级特征数据；
[0025]通过所述NECK层优化所述初级特征数据，得到优化特征数据；
[0026]通过所述HEAD层预测所述优化特征数据，得到字符边界框和字符预测类别；
[0027]根据所述字符边界框和所述字符预测类别，得到所述喷码序列。
[0028]进一步的，所述获取多个目标存储系统的目标字段，并根据所述特征字段和所述目标字段，分别为每个所述目标存储系统建立数据接口，包括：
[0029]获取多个目标存储系统的目标字段；
[0030]根据所述特征字段和所述目标字段，分别为每个所述目标存储系统建立SQL语句；
[0031]根据多个所述目标存储系统，分别为每个所述目标存储系统建立数据交换参数；
[0032]根据每个所述目标存储系统对应的所述SQL语句和所述数据交换参数，分别为每个所述目标存储系统建立数据接口。
[0033]进一步的，所述调用所述目标存储系统对应的所述数据接口，处理所述电芯编码数据，并将处理后的所述电芯编码数据存储于所述目标存储系统，包括：
[0034]根据所述目标存储系统，基于所述数据交换参数调用所述数据接口并建立数据交换连接；
[0035]基于所述SQL语句处理所述特征字段的数据，得到目标数据；
[0036]通过所述数据接口，将所述目标数据经过所述数据交换连接发送并存储于所述目标存储系统。
[0037]第二方面，本专利技术还提供一种电芯快速识别检测编码装置，包括：
[0038]编码设计模块，用于构建电芯编码格式，所述电芯编码格式包括多个特征字段；
[0039]接口配置模块，用于获取多个目标存储系统的目标字段，并根据所述特征字段和
所述目标字段，分别为每个所述目标存储系统建立数据接口；
[0040]识别检测模块，用于识别并检测目标电芯，并根据识别检测结果，基于所述电芯编码格式，建立电芯编码数据；
[0041]数据输出模块，用于调用所述目标存储系统对应的所述数据接口，处理所述电芯编码数据，并将处理后的所述电芯编码数据存储于所述目标存储系统。
[0042]第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，
[0043]存储器，用于存储程序；
[0044]处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的电芯快速识别检测编码方法中的步骤。
[0045]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实现方式中的电芯快速识别检测编码方法中的步骤。
[0046]本专利技术提供了一种电芯快速识别检测编码方法、装置、设备及存储介质，其中方法通过设计多个特征字段构建通用的电芯编码格式，并根据多个目标存储系统的目标字段，建立每个目标存储系统对应的数据接口。当获取识别检测结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电芯快速识别检测编码方法，其特征在于，包括：构建电芯编码格式，所述电芯编码格式包括多个特征字段；获取多个目标存储系统的目标字段，并根据所述特征字段和所述目标字段，分别为每个所述目标存储系统建立数据接口；识别并检测目标电芯，并根据识别检测结果，基于所述电芯编码格式，建立电芯编码数据；调用所述目标存储系统对应的所述数据接口，处理所述电芯编码数据，并将处理后的所述电芯编码数据存储于所述目标存储系统。2.根据权利要求1所述的电芯快速识别检测编码方法，其特征在于，多个所述特征字段包括身份字段和电特性字段，所述身份字段包括生产厂商标识字段、生产日期字段、规格字段和材料字段，所述电特性字段包括容量字段、额定电压字段、SOC字段和SOH字段。3.根据权利要求2所述的电芯快速识别检测编码方法，其特征在于，所述识别并检测目标电芯，并根据识别检测结果，基于所述电芯编码格式，建立电芯编码数据，包括：获取目标电芯的拍摄图像，并通过神经网络识别出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列，根据所述喷码序列，得到所述目标电芯对应的身份字段数据；对所述目标电芯进行电特性检测，并根据检测结果，得到所述目标电芯对应的电特性字段数据；根据所述目标电芯的身份字段数据和电特性字段数据，得到所述电芯编码数据。4.根据权利要求3所述的电芯快速识别检测编码方法，其特征在于，所述获取目标电芯的拍摄图像，并通过神经网络识别出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列，根据所述喷码序列，得到所述目标电芯对应的身份字段数据，包括：建立YOLOV4神经网络；获取目标电芯的拍摄图像，并基于所述YOLOV4神经网络提取出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列；将所述喷码序列的内容以所述身份字段的格式存储，得到身份字段数据。5.根据权利要求4所述的电芯快速识别检测编码方法，其特征在于，所述YOLOV4神经网络包括依次相连的INPUT层、BACKBONE层、NECK层和HEAD层；所述获取目标电芯的拍摄图像，并基于所述YOLOV4神经网络提取出所述拍摄图像中所述目标电芯的喷码序列，包括：获取所述目标电芯的所述拍摄图像；通过所述INPUT层预处理所述拍摄图像，得到预处理数据；通过所述BACKBONE层，基于卷积运算对所述预处理数据进行特征提取，得到初级特征数据；通过所述N...

【专利技术属性】
技术研发人员：许开华，张宇平，朱传奇，别传玉，申欣，刘虹灵，陶君，杜柯，
申请(专利权)人：武汉动力电池再生技术有限公司，
类型：发明
国别省市：