[发明专利]一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法

权利要求书

1.一种基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列；

对红外视频序列进行预处理，得到消除无关背景因子的红外图像；

通过最大类间方差法计算红外图像的阈值，并根据阈值进行图像分割，得到退役动力锂电池的热点。

2.根据权利要求1所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述通过双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行加热，获取退役动力锂电池的红外视频序列具体包括以下步骤：

使用频率为f_c＝15Hz的双极性电流脉冲对退役动力锂电池进行主动加热，所述双极性电流脉冲的幅值为I_dis＝I_{max_Bat_dis}、I_ch＝I_{max_Bat_ch}，其中，I_dis及I_ch分别为使用双极性脉冲电流的幅值，I_{max_Bat_dis}与I_{max_Bat_ch}为退役动力锂电池的最大充放电电流；

当退役动力锂电池表面温度升高至T_{max_Bat}＝35℃时，结束双极性脉冲电流的注入，记录双极性脉冲电流注入过程中退役动力锂电池的温度变化对应的红外视频序列。

3.根据权利要求1所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述对红外视频序列进行预处理包括以下步骤：

将红外视频序列拆分为单帧图像，提取不同温度下的N幅单帧图像作为待检测热特征的红外图像，其中N为大于0的自然数；

通过形态学图像处理滤除待检测热特征的红外图像中的噪声干扰，得到消除无关背景因子的红外图像。

4.根据权利要求3所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述通过形态学图像处理滤除待检测热特征的红外图像中的噪声干扰具体包括以下步骤：

针对待检测热特征的红外图像进行灰度形态学的顶帽变换计算，计算公式为：

其中，g为单帧红外图像，结构元b用于对图像g进行开操作运算，表示开操作运算，I_image(g)为经过顶帽变换预处理后的红外图像；

所述结构元b用于对图像g进行开操作运算的计算公式为：

其中，⊙表示腐蚀运算，表示膨胀运算；

所述腐蚀运算的计算公式为：

g⊙b＝min_(s，t)∈b{g(x+s，y+t)}

其中，(x，y)为结构元原点所在的位置，(s，t)为坐标移动的增量；

所述膨胀运算的计算公式为：

其中，

5.根据权利要求4所述的基于红外视频的退役动力锂电池热点自动检测方法，其特征在于，所述通过最大类间方差法计算红外图像的阈值具体包括以下步骤：

通过最大类间方差法获取红外图像的最佳阈值k^*；

通过最佳阈值k^*将红外图像进行二值化。