【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动拆解装备领域，且更为具体地，涉及一种锂电池外壳自动拆解装备。
技术介绍
1、锂离子电池具有自放电小、能量密度高、循环寿命长、无记忆效应以及清洁无污染等优点被广泛应用于便携式移动设备、电动汽车和混合动力汽车等领域。
2、目前，每年有上百兆甚至上千兆瓦时的锂离子电池报废或退役。报废的锂离子电池中，具有丰富的铜和铝等金属资源、大量的正极材料以及大量的可回收再利用的石墨或钴酸锂或钛酸锂等负极材料，为了避免资源的大量浪费以及实现资源的循环利用，发展锂离子电池回收技术尤为重要。
3、在拆解锂电池时，需要将锂电池带有电极头的一段(即顶盖)切开，再切开一端将电芯从锂电池外壳取出。然而，现有技术方案中，大部分锂电池外壳的拆解仍停留在手工拆解的过程，拆解后将电芯取出后的工序依然采用手工进行。人工拆解过程是个间断的生产过程，效率低；而且一旦锂电池出现破损，会导致电解液挥发，危害拆解人员的生命健康。
4、因此，期望一种优化的锂电池外壳自动拆解装备。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种锂电池外壳自动拆解装备。其可以通过所述摄像头采集待拆解锂电池外壳的待切部位的图像，从而在对锂电池的外壳进行拆解切割前，利用机器视觉技术对待切部位进行分析校验，以确定是否为带电极头的一段，从而，可以提前识别并避免潜在的安全风险，减少环境污染，并有效利用锂电池中有价值的金属材料，提高对于锂电池外壳拆解的效率和质量。
2、根据本
3、设备主体；
4、安装于所述设备主体的切割设备；
5、安装于所述设备主体的摄像头；以及
6、与所述摄像头可通信地连接的控制器。
7、与现有技术相比，本申请提供的锂电池外壳自动拆解装备，该装备包括：设备主体；安装于所述设备主体的切割设备；安装于所述设备主体的摄像头；以及，与所述摄像头可通信地连接的控制器。这样，可以通过所述摄像头采集待拆解锂电池外壳的待切部位的图像，从而在对锂电池的外壳进行拆解切割前，利用机器视觉技术对待切部位进行分析校验，以确定是否为带电极头的一段，从而，可以提前识别并避免潜在的安全风险，
8、减少环境污染，并有效利用锂电池中有价值的金属材料，提高对于锂电池外壳拆解的效率和质量。
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1.一种锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述控制器，包括：
3.根据权利要求2所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述待切部位图像识别系统，包括：
4.根据权利要求3所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述第一深度神经网络模型为第一卷积神经网络模型，所述第二深度神经网络模型为第二卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述电极头检测系统，用于：
6.根据权利要求5所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，还包括用于对所述基于第一卷积神经网络模型的浅层特征提取器、所述基于第二卷积神经网络模型的深层特征提取器和所述分类器进行训练的训练系统。
7.根据权利要求6所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述训练系统，包括：
8.根据权利要求7所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述分类损失模块，用于：
9.根据权利要求8所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，在
...【技术特征摘要】
1.一种锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述控制器，包括：
3.根据权利要求2所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述待切部位图像识别系统，包括：
4.根据权利要求3所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述第一深度神经网络模型为第一卷积神经网络模型，所述第二深度神经网络模型为第二卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的锂电池外壳自动拆解装备，其特征在于，所述电极头检测系统，用于：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘扬南，
申请(专利权)人：江西欧亚非车业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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