【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于确定电极复合堆叠的角部区域的位置的方法。本专利技术还涉及一种用于执行所述方法的计算机程序。
技术介绍
1、在制造也称为esv(电极-隔膜复合物)的电极复合堆叠时，以交替的顺序堆叠阳极和阴极的电极片。在电极片之间分别存在隔膜层，所述隔膜层将电极彼此电绝缘。
2、电极片的搁放准确性是堆叠工艺的工艺性能的质量标准并且同时也是esv的与安全和功能相关的产品特征。目标是，所有的电极片以定义的距离以及在定义的公差范围内搁放。esv中的电极覆盖率越高，电化学性能就越高。在许多esv中，所述阳极的电极片环绕地(或者说在周向上)大出一至几毫米，以便确保对阴极的电极片的完整覆盖。阳极片的环绕的突出的边缘越小，堆叠的搁放将需要越精确地实现。但同时也应该提高制造速度，这与准确的搁放相反。由于此原因，需要可靠、快速并且同样精确地确定电极片的搁放准确性。
3、在现有技术中已知不同的确定搁放准确性的方法，其中，通常将x射线用于成像式的记录。然而，根据记录速度，由这种记录得到的3d图像数据通常具有较差的信噪比，因此通常由专业人员在成像软件中分析图像数据，以便确定相应的参数，例如电极片的角部的位置。
4、此外，在现有技术中可以确定电极片的扭转，因此尽管能够确定搁放准确性，但不一定能够推导出用于改善的搁放的校正措施。
技术实现思路
1、因此本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种方法，所述方法自动地、稳健地并且精确地确定esv中的电极片的角部区域的位置。p>
2、该技术问题按本专利技术通过用于确定多边形的电极片的角部在电极复合堆叠(或称为堆或堆垛)的至少一个角部区域中的位置的方法解决。本专利技术的有利的设计方案在以下描述。
3、按照本专利技术的用于确定各个单独的多边形的、尤其是矩形的电极片的至少一个角部区域在电极复合堆叠中的位置的方法、尤其是由计算机实施的方法包括步骤：
4、-借助成像方法、尤其是计算机断层扫描的成像方法在记录区域中以3d成像的方式记录(或者说拍摄)电极复合堆叠的电极片的角部区域，由此产生数据集，所述数据集包括电极复合堆叠的角部区域中的电极片相对于载体或者相对于布置在成像方法的记录区域中的标记的3d位置信息，
5、-由数据集确定每个电极片的围绕角部区域的棱边的第一和第二校正的棱边走向，其中，根据校正的棱边走向、例如通过将校正的棱边走向外推，确定相应的电极片的角部的位置，
6、-其中，首先至少通过以下步骤确定第一和第二棱边走向：
7、○产生多个xz剖切图像和yz剖切图像，
8、○在每个xz剖切图像和每个yz剖切图像中识别电极片，
9、○在每个xz剖切图像和每个yz剖切图像中并且对于每个在xz剖切图像和yz剖切图像中识别出的电极片，
10、■通过第一神经网络系统确定从电极复合堆叠中的参考位置区域直至电极片的电极棱边位置的电极片走向，
11、■调整电极片走向，使得参考位置的高度上的电极片走向从参考区域延伸至校正的电极棱边位置，其中，电极片走向的路径长度保持不变，
12、○分别确定直线，所述直线对于每个电极片沿着第一或第二棱边沿校正的电极棱边位置延伸，其中，所述直线相应于所述第一棱边走向和第二棱边走向。
13、第一卷积神经网络系统尤其是经训练的卷积神经网络系统，其配置用于识别电极片走向。
14、在德语使用中，将神经网络称为neuronales netz。卷积神经网络例如则相应于konvolutionalen neuronalen netz，但这在德语使用中不普遍。由于此原因，在本说明书中使用世界通用术语卷积神经网络convolutional neural network。
15、能够为数据集并且尤其为被记录的区域配置坐标系、例如笛卡尔坐标系；在此，轴优选这样定向，使得z轴垂直于电极片，并且x和y轴分别垂直于z轴。如果电极片是矩形的电极片，则x和y轴优选沿电极片的期望的棱边定向被定向。
16、坐标系优选与标记和/或与载体相关联，其中，y轴例如沿载体的第一延伸方向延伸，并且x轴沿载体的第二延伸方向延伸。
17、与之相关地需要说明的是，名称“xz剖切图像”以及“yz剖切图像”不是必须与笛卡尔坐标系相关地理解，而是首先用于在剖切图像之间实现术语上的区分。然而，xz剖切图像和yz剖切图像彼此不平行地延伸并且优选这样定向，使得剖切平面(沿着所述剖切平面产生剖切图像)大约或者准确地垂直于理想定向的电极片的第一或第二棱边走向地延伸。尤其如果载体反映沿着第一和第二棱边的电极片几何形状，则剖切图像也能够垂直于载体的第一和第二棱边地延伸。
18、为了更好的理解在此需要指出，术语“棱边走向”描述电极片的棱边的整体，而术语“电极棱边位置”相反地尤其表示电极棱边在剖切图像中的位置。对于每个电极片可以从剖切图像中的大量电极棱边位置中3d地确定电极片的棱边走向。
19、在此，电极棱边位置尤其相应于电极片的处于堆叠外部的棱边端部区段/电极片边缘的位置。
20、按照本专利技术的一种实施方式规定，通过确定多个支撑部位处的电极片位置来确定校正的电极棱边位置，其中，第一支撑部位相应于所述电极棱边位置，并且其中，电极片在电极复合堆叠中的参考位置通过至少一个其它的支撑部位获取(erfassen)，其中，支撑部位通过第一卷积神经网络系统确定，其中，校正的电极棱边位置通过在参考位置的高度上移动至少一个第一支撑部位实现，其中，在第一支撑部位和至少一个其它的支撑部位之间的路径长度保持恒定，因此电极片走向的路径长度保持不变。
21、由每个剖切图像和电极片中的支撑部位可以确定路线，所述路线具有配属的路径长度。所述路径长度可以根据支撑部位彼此的距离确定。备选地可行的是，由通过支撑部位确定的路径(例如支撑部位的样条线段)确定所述路线的路径长度。
22、在确定校正的电极棱边位置时的重要方面为，所述电极片走向或者路线的路径长度保持恒定。由此实现了，校正的电极棱边位置不会包含电极片的镦压或者伸长。
23、尤其在每个剖切图像中并且对于每个电极片这样移动电极片的所有支撑部位，使得所述支撑部位在剖切图像中形成直线的路线，其中，将支撑部位移动到参考位置的高度上。由此确定棱边走向，所述棱边走向完全相应于在平面中延伸的电极片。堆叠中的一些电极片通常在棱边处扭曲或者弯折，这增加了确定角部区域位置的困难。将支撑部位移动到参考位置的高度消除了这个问题。
24、支撑部位的确定尤其用于确定剖切图像中的电极片走向，其中，在必要时，通过将剖切图像中的电极片走向“掰直”，实现了校正的棱边走向。
25、对于每个电极片，可以由校正的电极棱边位置确定校正的棱边走向。在电极片完全平坦地布置在堆叠中时，可以通过外推法或者其它适当的措施，由所述校正的电极棱边走向确定电极片的角部区域的位置或者角部的位置。只由所述信息可以可靠地推导出以本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于确定多边形的电极片的角部在电极复合堆叠(ESV)的至少一个角部区域中的位置的方法，包括步骤：
2.按权利要求1所述的方法，其中，通过确定多个支撑部位(301、300)处的电极片位置来确定校正的电极棱边位置，其中，第一支撑部位(301)相应于电极棱边位置，并且其中，电极片(A、K)在电极复合堆叠(ESV)中的参考位置(101)通过至少一个其它的支撑部位(300)获取，其中，支撑部位(300、301)通过第一神经网络系统确定，其中，校正的电极棱边位置(302)通过在参考位置(101)的高度上移动至少一个第一支撑部位(301)实现，其中，在第一支撑部位(301)和至少一个其它的支撑部位(300)之间的路径长度保持恒定，因此电极片走向的路径长度保持不变。
3.按前述权利要求之一所述的方法，其中，对于每个电极片(A、K)确定第一和第二棱边走向(20y、20x)的交点(E1)，其中，将相应的电极片(A、K)的角部的位置配置给所述交点(E1)。
4.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，对于电极复合堆叠(ESV)的电极片(A、K)的两个或者更
5.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，通过用于识别电极片的其它神经网络系统识别xz剖切图像(10x)和yz剖切图像(10y)中的电极片(A、K)。
6.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，根据第一和第二校正的棱边走向(20y、20x)和相应的电极片(A、K)的至少一个角部(E1)的位置，确定相应的电极片(A、K)相对于载体(5)和/或标记的姿态。
7.按权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述姿态，对于每个电极片(A、K)确定与相对于载体(5)和/或标记的预定义姿态的偏差。
8.按权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所确定的偏差，在用于其它电极复合堆叠的制造方法期间，调整电极片在电极复合堆叠上的搁放姿态，使得在其它电极复合堆叠中更少地产生偏差。
9.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，对于每个电极片(A、K)，由角部(E1、E3)的所确定的位置或者所确定的多个位置，确定相应的电极片(A、K)的其余角部(E2、E4)的尚未确定的位置，其中，由存储在数据库中的电极片尺寸实现对其余角部的确定。
10.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，所述多个电极片包括多个第一类型(A)的电极片和多个第二类型(K)的电极片。
11.按权利要求9或10所述的方法，其特征在于，第一类型的电极片(A)在剖切图像(10x、10y)中具有与第二类型(K)的电极片不同的灰度值范围，因此能够根据不同的灰度值范围在数据集中区分电极片(A、K)。
12.按权利要求9至11之一所述的方法，其特征在于，在第一图像处理步骤中，用于识别电极片的暂时的电极棱边位置的神经网络系统在每个xz剖切图像(10x)和每个yz剖切图像(10y)中并且对于每个电极片暂时地确定电极片的电极片棱边位置，并且其中，还在每个xz剖切图像(10x)和每个yz剖切图像(10y)中对于每个电极片确定参考位置(101)，其中，从电极复合堆叠(ESV)的以下区域(100)中确定参考位置(101)，在所述区域中，电极片(A、K)以规则的距离并且尤其是无间隙地沿着堆叠方向(z)堆叠放置。
13.按权利要求12所述的方法，其特征在于，在第二图像处理步骤中，第一神经网络系统在每个xz剖切图像(10x)和每个yz剖切图像(10y)中对于每个电极片(A、K)确定多个支撑部位(300、301)，其中，对第一类型的电极片和第二类型的电极片的确定分别限制在以下区域中，所述区域通过第一类型或者第二类型的电极片的暂时确定的朝电极复合堆叠(ESV)的中心方向最远地设置的电极棱边位置和第一类型或者第二类型的电极片的暂时确定的最靠外设置的电极棱边位置定义。
14.按权利要求13所述的方法，其特征在于，对于每个xz剖切图像(10x)和每个yz剖切图像(10y)并且对于每个电极片(A、K)确定路线(303)和配属于所述路线的路线长度，所述路线长度相应于多个支撑部位(300、301)的路径长度，其中，对于每个xz剖切图像(10x)和每个yz剖切图像(10y)并且对于每个电极片(A、K)，将所确定的支撑部位(300、301)借助变换移动到垂直于电极复合堆叠(ESV)的高度(z)的直线路线(304)上，即这样移动，使得路径长度保持恒定，由此将第一支撑部位(301)的高度调节至参考位置(101)。
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【技术特征摘要】
1.一种用于确定多边形的电极片的角部在电极复合堆叠(esv)的至少一个角部区域中的位置的方法，包括步骤：
2.按权利要求1所述的方法，其中，通过确定多个支撑部位(301、300)处的电极片位置来确定校正的电极棱边位置，其中，第一支撑部位(301)相应于电极棱边位置，并且其中，电极片(a、k)在电极复合堆叠(esv)中的参考位置(101)通过至少一个其它的支撑部位(300)获取，其中，支撑部位(300、301)通过第一神经网络系统确定，其中，校正的电极棱边位置(302)通过在参考位置(101)的高度上移动至少一个第一支撑部位(301)实现，其中，在第一支撑部位(301)和至少一个其它的支撑部位(300)之间的路径长度保持恒定，因此电极片走向的路径长度保持不变。
3.按前述权利要求之一所述的方法，其中，对于每个电极片(a、k)确定第一和第二棱边走向(20y、20x)的交点(e1)，其中，将相应的电极片(a、k)的角部的位置配置给所述交点(e1)。
4.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，对于电极复合堆叠(esv)的电极片(a、k)的两个或者更多的角部区域执行所述方法，并且由此确定电极片(a、k)的两个或者更多的角部(e1、e2、e3、e4)的位置。
5.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，通过用于识别电极片的其它神经网络系统识别xz剖切图像(10x)和yz剖切图像(10y)中的电极片(a、k)。
6.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，根据第一和第二校正的棱边走向(20y、20x)和相应的电极片(a、k)的至少一个角部(e1)的位置，确定相应的电极片(a、k)相对于载体(5)和/或标记的姿态。
7.按权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述姿态，对于每个电极片(a、k)确定与相对于载体(5)和/或标记的预定义姿态的偏差。
8.按权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所确定的偏差，在用于其它电极复合堆叠的制造方法期间，调整电极片在电极复合堆叠上的搁放姿态，使得在其它电极复合堆叠中更少地产生偏差。
9.按前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，对于每个电极片(a、k)，由角部(e1、e3)的所确定的位置或者所确定的多个位置，确定相应的电极片(a、k)的其余角部(e2、e4)的尚未确定的位置，其中，由存储在数据库中的电极...
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