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龙图腾网恭喜无锡源工三仟科技有限公司申请的专利基于多任务二维点线学习的精准锂电池极片定位方法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：CN116645419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202310684988.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于多任务二维点线学习的精准锂电池极片定位方法是由赵骁骐;左嘉铭;庞有伟;杨刚正设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务二维点线学习的精准锂电池极片定位方法在说明书摘要公布了：一种基于多任务二维点线学习的精准锂电池极片定位方法，其基于点分割模型首先对极片进行整体的预测，再通过线分割模型对点预测模型进行修正。其中，线模型将点模型作为输入引导，同时将编码器中的low‑level层特征作为输入，保证了边缘提取的有效性。这样，可以在对锂电池的正负电池极片的点级别预测基础上，实现对锂电池的正负电池极片趋势线级别的预测，进而，提高对于锂电池极片定位的精准度，以提高锂电池制造过程的自动化程度和生产效率。

本发明授权基于多任务二维点线学习的精准锂电池极片定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务二维点线学习的精准锂电池极片定位方法，其特征在于，包括：获取锂电池X-ray图像；将所述锂电池X-ray图像通过基于深度残差网络模型的编码器以得到多个锂电池X-ray特征图，其中，所述编码器的第一卷积层和第二卷积层输出的二个锂电池X-ray特征图为第一浅层锂电池X-ray特征图和第二浅层锂电池X-ray特征图，其中，所述编码器的最后一个卷积层的输出为深度锂电池X-ray特征图；基于所述多个锂电池X-ray特征图的跳层连接，将所述深度锂电池X-ray特征图输入包含多个反卷积模块的解码器以得到解码特征矩阵；对所述解码特征矩阵进行图像语义分割以得到正极预测图和负极预测图；以及将所述正极预测图、所述负极预测图、所述第一浅层锂电池X-ray特征图和所述第二浅层锂电池X-ray特征图输入线模块以得到电极线预测结果图；其中，将所述正极预测图、所述负极预测图、所述第一浅层锂电池X-ray特征图和所述第二浅层锂电池X-ray特征图输入线模块以得到电极线预测结果图，包括：对所述第二浅层锂电池X-ray特征图进行上采样以得到上采样后第二浅层锂电池X-ray特征图，其中，所述上采样后第二浅层锂电池X-ray特征图与所述第一浅层锂电池X-ray特征图具有相同的特征尺度；融合所述上采样后第二浅层锂电池X-ray特征图与所述第一浅层锂电池X-ray特征图以得到浅层融合特征图；将所述浅层融合特征图通过第一点卷积层以得到浅层特征矩阵；融合所述正极预测图和所述浅层特征矩阵以得到正极融合预测图，且融合所述负极预测图和所述浅层特征矩阵以得到负极融合预测图；融合所述正极融合预测图和所述浅层特征矩阵以得到正极线融合预测图，且融合所述负极融合预测图和所述浅层特征矩阵以得到负极线融合预测图；将所述正极线融合预测图通过第二点卷积层和Softmax分类函数以得到正极线预测结果图；以及将所述负极线融合预测图通过第三点卷积层和所述Softmax分类函数以得到负极线预测结果图。

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