一种基于深度学习的锂电池组极性智能检测系统及方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的锂电池组极性智能检测系统及方法
申请号:CN202511017427
申请日期:2025-07-23
公开号:CN120741459A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及新能源电池生产检测技术领域,具体是一种基于深度学习的锂电池组极性智能检测系统及方法,所述系统包括:硬件执行模块:工控机、可调式照明组件、声光报警装置、千兆以太网接口的高精度工业相机及可调支架;软件算法模块:上位机交互界面、基于YOLO模型的深度学习电芯检测算法、多目标匹配分析算法;本发明基于深度学习的锂电池组极性智能检测系统及方法,有效解决了传统人工检测效率低、漏检率高以及只能依赖固定模板,且无法适应电芯型号差异和电池组差异的问题。
技术关键词
智能检测系统 锂电池组 声光报警装置 YOLO模型 智能检测方法 电芯 软件算法模块 工控机 实时图像 YOLO算法 工业相机 高精度工业 可调支架 照明组件 新能源电池 矫正功能 界面
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种天然气井口智能监控设备
智能监控设备 气体流量阀 天然气 井口 太阳能板组件
2
基于肺部影像与病理数据的肺损伤智能检测系统
多模态特征融合方法 医学图像分割方法 编码特征 智能检测系统 多模态数据采集
3
一种北斗三号通用终端远程控制杆方法和系统
通用终端 数据处理单元 电源管理电路 直流供电 充电管理芯片
4
一种UML类图信息提取方法、系统、介质及设备
信息提取方法 关系 光学字符识别技术 YOLO模型 列表
5
大坝观测墩及施工工艺
平面移动机构 标定板 可拆卸顶盖 观测墩 混凝土地基
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号