基于深度学习技术的电池焊盘焊后测量检测方法和装置

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基于深度学习技术的电池焊盘焊后测量检测方法和装置
申请号:CN202411478127
申请日期:2024-10-22
公开号:CN119413799A
公开日期:2025-02-11
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供了基于深度学习技术的电池焊盘焊后测量检测方法和装置,属于电池测量与检测技术领域。本发明获取电池焊盘焊后图像;根据所述电池焊盘焊后图像,获得焊纹最小外接矩形;根据所述焊纹最小外接矩形,获得测量值;所述测量值包括焊盘相对于电池的偏移量、每条焊纹相对于焊盘的偏移量;根据所述焊纹最小外接矩形,获得焊纹缺陷分割数据;根据所述焊纹缺陷分割数据,得到缺陷分析数据;根据所述测量值和缺陷分析数据,得到电池焊盘焊后测量检测结果。本发明可以有效解决焊纹图像背景干扰严重的情况,对焊纹进行准确定位,进而进行准确测量,并准确检测焊纹上的缺陷。
技术关键词
缺陷分析 电池 深度学习技术 矩形 缺陷类别 数据 计算机可执行指令 焊盘 图像 坐标 实例分割 掩膜 可读存储介质 AI算法 圆心 特征值 成像 定位模块
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