【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及检测，尤其涉及一种电池极性检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、动力电池在生产或使用过程中，为保证动力电池的正常性能，需要将多个基于电池阴阳极的极性按照一定顺序连接成电池组。为防止出现错误摆放或者遗漏摆放等情况，需要准确检测电池区域的阴阳极性。
2、现有技术中，动力电池xray下的阴阳极位置检测一般利用x射线成像技术。具体来说，通过对电池进行x光扫描，可以获取电池内部的阴阳极位置信息。目前常用的x射线成像技术有：传统x射线投影成像：通过传统的x射线投影成像技术，可以获取电池内部阴阳极的分布情况。ct成像：ct（computed tomography）成像技术可以获取电池内部阴阳极的三维分布情况，更加精准地确定其位置和形状。在获得图像后，主要通过对电池的成像图求梯度，然后通过图像梯度阈值判断是电池的阴极还是阳极。但是这种算法有一个很大的缺点，就是电池成像不是很好的情况下，例如阴阳极模糊，对比度不是很高，这就很难真实有效的检测出动力电池的阴阳极位置，电池极性检测效果较差。
技术...
【技术保护点】
1.一种电池极性检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述通过边缘提取算法提取所述ROI图像的边缘图像的步骤之前包括：
3.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述通过边缘提取算法提取所述ROI图像的边缘图像的步骤包括：
4.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述通过滑动窗口定位并提取ROI图像的步骤之前包括：
5.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述基于已标注的水平ROI图像对待训练的深度学习模型进行训练的步骤之前包括：
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【技术特征摘要】
1.一种电池极性检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述通过边缘提取算法提取所述roi图像的边缘图像的步骤之前包括：
3.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述通过边缘提取算法提取所述roi图像的边缘图像的步骤包括：
4.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述通过滑动窗口定位并提取roi图像的步骤之前包括：
5.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述基于已标注的水平roi图像对待训练的深度学习模型进行训练的步骤之前包括：
6.如权利要求1所述的电池极性检测方法，其特征在于，所述待训练的深度学习...
【专利技术属性】
技术研发人员：段存立，祝启航，
申请(专利权)人：东莞市兆丰精密仪器有限公司，
类型：发明
国别省市：
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