基于机器视觉的软包电池极耳精确定位裁切方法及系统

本发明提供基于机器视觉的软包电池极耳精确定位裁切方法及系统，涉及电池制造技术领域，包括采集软包电池的正面和侧面图像，构建极耳三维网格模型；利用深度神经网络提取连接界面形貌特征，分析应力分布；采用光谱成像识别应力集中区域，确定裁切安全区域；最终规划刀具轨迹并生成加工参数。本发明能够精确识别极耳最佳裁切位置，提高裁切精度，减少极耳变形和损坏风险，延长电池使用寿命。