[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有效
| 申请号： | 201911087221.6 | 申请日： | 2019-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN110793722B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 许俊彪;刘强;张章;姜文;陈铖 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | G01M3/00 | 分类号： | G01M3/00;G01M3/04;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 蓄电池 接触 式漏液 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一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（1）、图像处理器（3）和红外摄像头（4），其特征在于：所述图像处理器（3）和红外摄像头设置在机架（1）上，机架（1）下方设有纵向旋转电机（5）和横向旋转电机（6），所述图像处理器（3）连接红外摄像头（4）、纵向旋转电机（5）和横向旋转电机（6）。/n
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