[发明专利]基于机器学习的铅酸蓄电池非接触式漏液检测装置及方法

说明书

本发明公开了一种基于机器学习的铅酸蓄电池非接触式漏液检测装置及方法，属于电池检测领域。所述装置包括机架，安装在机架上的图像处理器连接红外摄像头、纵向旋转电机和横向旋转电机，并控制其运行。所述方法包括如下步骤：1）所述机架上的红外摄像头调整角度，对准铅酸蓄电池；2）通过图像处理器控制红外摄像头采集多张图像；3）对步骤2）获得的图像进行去噪；4）识别步骤3）图像中的漏液区域；5）标记步骤4）中漏液区域。本发明采用非接触式方法检测漏液，检测速度快，稳定高效；本发明采用机器学习的逻辑回归和线性回归算法判断漏液状态和识别漏液区域，识别率高；本发明成本低，安装施工简单，适用范围广。

技术领域

本发明涉及电池检测领域，具体涉及一种基于机器学习的铅酸蓄电池非接触式漏液检测方法。

背景技术

随着社会的发展和科技的进步，储备电源成为日常生活、生产中的很重要的一部分，储备电源按照电容量从小到大可分为纽扣电池、干电池、锂电池、铅酸蓄电池等，纽扣电池常用于小型电子机械设备，比如电子手表，干电池常用于小型老式电子设备，比如收音机、电子玩具等，锂电池常用于小型可移动电子设备，比如手机、笔记本电脑等，铅酸蓄电池常用于小型可移动电动设备和大型不可移动设备，比如电动车、汽车、生产中心的备用电源等。其中，铅酸蓄电池的用途最广泛，目前，在很多生产领域中具有不可替代性。

铅酸蓄电池最常见的故障就是电池漏液，而且，电池漏液会造成线路短路，进而导致失火，甚至爆炸，近年来国内外已经有过很多相关报道，这种情况的发生对人们的生产生活造成了巨大的安全隐患和财产损失。因此，电池漏液的检测是一个非常有必要的安全保障。

目前常见的铅酸蓄电池漏液检测方法有两种，第一，通过观察铅酸蓄电池的外壳有无破裂，电池的端子和安全阀有无腐蚀来判断，是否有漏液情况；第二，通过特定的电子设备接触铅酸蓄电池易发生漏液的部位，如果发生漏液，电解液会被电子设备吸附，电路闭合，从而达到检测目的。以上第一种方法无法自动检测漏液，第二种方法只能用于电池生产过程中质量检测，无法解决铅酸蓄电池作为备用电源参与生产过程的非接触式漏液检测的问题。在国外，还有通过红外图像检测电池表面温度分布特征和可见光图像检测颜色分布特征来研究漏液情况，但是还处于理论研究阶段，原理复杂，且对场景要求苛刻，工程实现性差。

针对铅酸蓄电池漏液对生产生活造成的安全隐患和财产损失，以及铅酸蓄电池作为备用电源参与工业生产中无法非接触式自动检测漏液的问题，本发明能够通过非接触式的方法自动检测铅酸蓄电池漏液情况，适用范围广，在电池发生漏液的第一时间检测出漏液区域，并在图像中标记出来，检测速度快，稳定高效，识别率高。

发明内容

针对现有技术存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于机器学习的铅酸蓄电池非接触式漏液检测方法的技术方案，解决铅酸蓄电池作为备用电源参与工业生产中无法非接触式自动检测漏液的问题，实现了铅酸蓄电池的漏液非接触式自动检测，适用场景广泛，安装简单。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于机器学习的铅酸蓄电池非接触式漏液检测装置，包括机架、图像处理器和红外摄像头，所述图像处理器和红外摄像头设置在机架上，机架下方设有纵向旋转电机和横向旋转电机，所述图像处理器连接红外摄像头、纵向旋转电机和横向旋转电机。

进一步的，所述红外摄像头通过纵向旋转电机和横向旋转电机旋转，对准铅酸蓄电池。

进一步的，所述图像处理器控制红外摄像头，采集到铅酸蓄电池的红外图像后，红外摄像头把红外图像数据传输给图像处理器，图像处理器对数据进行处理，最终得到漏液区域标记后的红外图像。

一种基于机器学习的铅酸蓄电池非接触式漏液检测方法，包括如下步骤：

步骤1）机架上的红外摄像头通过旋转纵向旋转电机和横向旋转电机，对准铅酸蓄电池，调整红外摄像头的焦距和倍率，控制图像的焦点和放大倍数；