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申请/专利权人：江苏展鸣驱动科技有限公司
摘要：本发明涉及图形识别技术领域，具体涉及基于图形识别的锂电池缺陷识别方法及系统，包括：将隔膜图像中的像素点转换为颜色点；根据颜色点与基准点的距离和频数，获取距离‑频数曲线以及目标距离；根据目标距离计算每个颜色点的相对位置差异，根据相对位置差异和每个颜色点所属的类别的特征抽取每个颜色点的拉伸程度，根据拉伸程度和初始拉伸系数计算每个颜色点与基准点的拉伸距离，根据拉伸距离对每个颜色点进行拉伸得到新的颜色点；重复拉伸操作获得最终隔膜图像；根据最终隔膜图像识别锂电池的隔膜缺陷区域。本发明将隔膜图像对应的颜色点进行拉伸，突出缺陷区域在颜色空间上差异，准确抽取锂电池的隔膜缺陷区域。
主权项：1.基于图形识别的锂电池缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取隔膜图像，将隔膜图像中的所有像素点转换为RGB颜色空间中的颜色点，将颜色点在隔膜图像中的对应的像素点的数量记为颜色点的频数；S2：根据初始拉伸系数对所有颜色点进行拉伸操作，得到新的拉伸系数以及新的颜色点，包括：对所有颜色点进行聚类，获得预设数量个类别；将频数最大的颜色点记为基准点，计算每个颜色点与基准点的距离，根据所有颜色点与基准点的距离和所有颜色点的频数，获取距离频数曲线；根据距离频数曲线计算每个颜色点的下降速度，将最大的下降速度对应的颜色点与基准点的距离记为目标距离，根据目标距离计算每个颜色点与基准点的相对位置差异；根据每个颜色点与基准点的相对位置差异和每个颜色点所属的类别，计算每个颜色点的拉伸程度；根据每个颜色点的拉伸程度计算每个颜色点的拉伸率；根据初始拉伸系数和每个颜色点的拉伸率计算每个颜色点与基准点的拉伸距离；根据拉伸距离对每个颜色点进行拉伸，获得所有新的颜色点；根据初始拉伸系数和比例变化系数计算新的拉伸系数；S3：重复根据新的拉伸系数对所有新的颜色点进行拉伸操作，直到达到预设次数时停止，将得到的最新的颜色点作为最终颜色点；S4：根据最终颜色点对隔膜图像进行处理，获得最终隔膜图像，根据最终隔膜图像获得锂电池的隔膜缺陷区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏展鸣驱动科技有限公司 基于图形识别的锂电池缺陷识别方法及系统
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