基于X射线检测及神经网络的锂电池生产预警与优化方法

一种基于X射线检测及神经网络的锂电池生产预警与优化方法，步骤如下，（1）获取锂电池电芯生产工艺的运行数据、X射线检测图像，构建锂电池生产大数据；（2）构建反映锂电池工艺‑缺陷映射关系的BP神经网络模型；（3）更新锂电池生产大数据，对锂电池生产异常进行预测报警；（4）对锂电池生产预警与工艺进行优化，形成“预测‑预警‑干预‑优化”的闭环控制；（5）将NSGA‑BP模型计算最优工艺参数，进行最优生产。本发明通过融合X射线检测数据与工艺参数，构建智能驱动的闭环优化系统，突破工艺‑缺陷非线性建模瓶颈，实现动态补偿与实时预警。缺陷识别准确率＞99%；工艺参数优化误差＜1%；工艺调整响应时间≤60秒；良品率提升10%。