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龙图腾网获悉福建工程学院申请的专利一种动力电池模组表面缺陷的检测方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115690013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211276568.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种动力电池模组表面缺陷的检测方法及设备是由彭晋民;祖一鸣;汪笑宇设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动力电池模组表面缺陷的检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种动力电池模组表面缺陷的检测方法及设备。包括：先对环境质量进行评估调节，接着采集传送带上的电池模组图片，传输至工控机进行图像处理，将处理后的图片输入训练完成的深度学习模型，最后得到检测结果；环境质量进行评估调节包括：设计主要因素的评价标准，对检测过程中的环境质量进行评估、调节；图像处理包括：通过图像质量综合评估算法对图像进行评估，针对不同噪声采用不同的去噪算法进行自适应调节；深度学习模型使用改进后的残差网络ResNet。本发明可以提高图像采集的质量，提升检测精度，加强系统对应不同情况的适应能力，增强系统鲁棒性，保证检测准确率与实时性；此外，减少碳排放，节能减排，具有良好的经济性与环境保护性。

本发明授权一种动力电池模组表面缺陷的检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种动力电池模组表面缺陷的检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对环境质量进行评估，如果环境质量不合格则触发调节措施，若合格则继续下一步骤； S2、在第一个检测点A，利用相机对导轨上的动力电池模组的顶面和两侧面进行图像采集；接着托盘旋转90°，对剩余两侧面进行图像采集；至此除底面外的五个面均完成图像采集； S3、将采集图像传输至工控机进行图像处理，具体包括：首先通过图像质量综合评估算法对图像质量进行评估，如果图像质量不合格则对图像所含噪声进行分析，得到噪声类型和噪声强度；其次针对不同噪声采用不同的去噪算法，根据噪声强度进行自适应调节降噪；最后，得到质量合格的图像，进行下一步骤；所述通过图像质量综合评估算法对图像质量进行评估的具体实现方式如下： 1两幅图像之间的差异，用D表示： 其中，P表示在包括信噪比、清晰度、对比度方面质量优秀的参考标准图像，T表示待测图像，图像尺寸均为w*h，α、β表示图像上某像素点的横纵坐标，点α,β处，参考标准图像的灰度值为Pα,β，待测图像的灰度值为Tα,β； 用L1、L2、B1、B2表示动力电池模组部分在图像中所占区域范围，D模组、D背景分别表示动力电池模组所在区域和背景区域两幅图像之间的差异： 赋予图像中动力电池模组部分与背景部分不同的权重k1、k2： D综合＝k1D模组+k2D背景 用R表示图像中有效部分与噪声部分的比： 式中n表示图像位数； 2用EP、σP分别表示参考标准图像P中动力电池模组所在区域所有灰度值的数学期望与标准差；ET、σT分别表示待测图像中动力电池模组所在区域所有灰度值的数学期望与标准差；σPσT表示两幅图像动力电池模组所在区域的协方差，有： 式中a1、a2为常数，其中a1＝22n+3×10-4，a2＝4n×10-4，综合考量上述三式，有： S＝kLx·Cy·Wz S表示待测图像T与参考标准图像P在电池模组所在区域的接近程度；取k＝1，x＝1，y＝1，z＝1.5，即： 3根据1、2中的结果，可得最终图像质量综合性评估标准： 即当s≥0.87时，视为图像质量合格，否则图像质量不合格； S4、将质量检测合格的图像，输入训练好的深度学习模型中，得到缺陷检测的结果，并将结果可视化输出； S5、将检测到含有缺陷的动力电池模组，夹取到传送带上，完成分拣；不含缺陷的动力电池模组则继续向前输送； S6、在检测点A’通过夹取装置对动力电池模组进行翻转，对底面进行图片采集，重复S3、S4、S5中的检测与分拣步骤，完成全部检测。

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