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申请/专利权人：上海谦煜光电科技有限公司
摘要：本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于电池返修的电池串缺陷图像处理方法及系统，该方法首先收集电池串历史检测图像，经增强预处理和阈值分割，构建缺陷检测训练集；其次，基于YOLOv7轻型网络构建轻量型缺陷检测模型，训练后用于实时检测电池串缺陷，包括缺陷位置、类型及损坏程度；第三，构建电池串综合评估模型，结合缺陷信息与物理数据，评估电池串整体损坏程度；最后，通过自然语言模型生成检修策略报告，并实时展示于交互界面，辅助技术员精准检修；本发明实现了电池串缺陷的快速识别与综合评估，提高了检修效率和准确性，对电池返修领域具有显著应用价值。
主权项：1.基于电池返修的电池串缺陷图像处理方法，其特征在于，包括：步骤S1：收集电池串历史检测图像数据，并对采集的图像数据进行增强预处理，获得预处理后的缺陷检测数据集，引入阈值分割算法，对预处理后的缺陷检测数据集中每个图像的检测目标和背景进行分割，并对分割后的检测目标和背景进行标注，获得缺陷检测训练集；步骤S2：基于YOLOv7轻型网络构建轻量型缺陷检测模型，将分割并标注后的缺陷检测训练集输入到构建的轻量型缺陷检测模型进行训练，获得训练完成的轻量型缺陷检测模型；步骤S3：实时采集电池串图像数据，将采集的数据集输入到训练完成的轻量型缺陷检测模型，获取每一个电池串的缺陷锚框、缺陷类型、缺陷位置和每个锚框缺陷损坏程度得分；步骤S4：构建电池串综合评估模型，将输出的缺陷类型、每个锚框缺陷损坏程度得分和收集的每个电池串物理数据输入到电池串综合评估模型，计算得到每个电池串损坏程度综合评估得分；步骤S5：根据获取的缺陷类型，缺陷位置和电池串损坏程度综合评估得分，通过自然语言模型生成对应电池串检修策略报告，并将生成的检修策略报告通过交互界面显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海谦煜光电科技有限公司 基于电池返修的电池串缺陷图像处理方法及系统
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