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基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法技术

技术编号:42165305 阅读:16 留言:0更新日期:2024-07-27 00:13
本发明专利技术专利涉及一种基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,属于机器视觉检测技术领域,首先使用线扫相机扫描圆柱电池模组,获取其点云数据,并进行去噪及降采样处理,其次使用三维建模软件建立圆柱电池模组模型,导出为点云数据,将其作为模板,在三维空间中标定模板,确定每个圆柱电芯的坐标范围,训练Feature‑metric Registration深度学习网络,对扫描点云与模板点云进行配准,搜索两片点云的非重叠区域,提取模板点云非重叠区域内的点云坐标,最后匹配处于对应坐标位置的圆柱电芯,提示错误放置的电芯格位置,实现了圆柱电芯放置检测,本专利在保证检测精度的基础上,首次提出了圆柱电芯放置的三维视觉检测,显著提高了动力电池模组的生产效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及深度学习点云配准,特别涉及一种基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法


技术介绍

1、圆柱电芯是一种常见的电芯形状,在众多电芯技术中,锂离子电芯最常见于此形状,其他类型的电芯,如镍氢电芯等,也可制成圆柱形。圆柱电芯广泛应用于各种设备和行业中,包括便携式电子产品、电动工具、电动自行车,以及越来越多地应用于电动汽车。圆柱电芯的设计和制造要求极高的精度,包括电解液的配比、电极材料的选择,以及精确的装配工艺,以确保电芯的性能、稳定性和安全性。

2、圆柱电芯放置检测是一个重要的质量控制步骤,在电芯组装和电动汽车制造中尤其关键。它确保电芯正确放置,对齐,并具有适当的接触和间隔,以防止电芯性能下降或安全问题。实现这种检测通常依赖于视觉检测技术,视觉检测技术可以分为基于传统算法和基于深度学习算法的视觉检测方法,传统算法通过识别圆形轮廓来定位电芯的上下端面,以及通过直线检测算法识别电芯的侧面边缘,通过分析电芯端面和侧面的位置,检测电芯是否正确对齐,以及电芯之间的间距是否符合规定。机器学习算法使用标注好的图像数据训练一个机器学习模型,如卷积神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:包括下列步骤:

2.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

3.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

4.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

5.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

6.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:包括下列步骤:

2.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

3.根据权利要求1所述的基于深度学习点云配准的圆柱电芯放置检测方法,其特征在于:

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【专利技术属性】
技术研发人员:刘思远李昳娴王聪慧裴凯李虹霖聂新宇祝子祎胡正乙
申请(专利权)人:吉林大学
类型:发明
国别省市:

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