【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池生产设备，尤其涉及一种一致性检测、模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、锂电池的制备过程一般包括搅拌、涂布、冷压、裁剪、卷绕、化成和容量等工序。其中，涂布工序是锂电池制备过程中的关键工序。将搅拌均匀的浆料涂敷在正负极集流体上，通过干燥、冷压、分条、模切形成锂电池的极片。涂布一致性直接影响电池的容量、安全性及成本。
2、相关技术中，在涂布过程中利用面密度测量仪对涂布膜卷进行监控，通过cov(covariance，协方差)指标对涂布膜卷的涂布一致性进行检测。然而，相关技术中涂布膜卷一致性检测结果的准确性有待提升。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供一种涂布一致性检测、模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升相关技术中涂布膜卷一致性检测结果的准确性。
2、本申请提供了一种涂布一致性检测方法，所述方法包括：基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据；其中，所述多帧目标涂布测量数据中相邻两帧的目标涂布测量数据之间至多存在部分重合；对所述目标涂布测量数据进行分类处理，确定所述目标涂布测量数据对应的分类结果；对所述目标涂布测量数据对应的分类结果进行汇总，生成所述涂布膜卷的一致性检测结果。
3、本申请实施例的技术方案中，首先，通过基于初始涂布测量数据得到相邻两帧之间至多存在部分重合的多帧目标涂布测量数据，增加涂布缺陷在目标涂布测量数据中的出现几率，降低涂布缺陷的漏检几率；其次，对目标涂布测量数据进
4、在一些实施例中，所述基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据，包括：根据预设步长、所述初始涂布测量数据的尺寸，对所述初始涂布测量数据进行多重采样，得到相邻两帧之间至多存在部分重合的多帧中间涂布测量数据；基于所述中间涂布测量数据生成所述目标涂布测量数据。
5、本申请实施例能够提升用于检测涂布一致性的目标涂布测量数据的质量，为检测涂布一致性提供准确的数据基础。
6、在一些实施例中，所述分类结果是通过涂布缺陷检测模型对所述目标涂布测量数据进行分类处理得到的；所述基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据，包括：根据所述涂布缺陷检测模型的输入数据的尺寸，对所述初始涂布测量数据进行多重采样，得到多帧所述目标涂布测量数据。
7、本申请实施例中，利于涂布缺陷检测模型从目标涂布测量数据中更好地提取特征，为检测涂布一致性提供准确的数据基础。
8、在一些实施例中，所述对所述目标涂布测量数据对应的分类结果进行汇总，生成所述涂布膜卷的一致性检测结果，包括：针对所述分类结果中每个类别数据，确定所述每个类别数据的统计数量；根据所述每个类别数据的统计数量，在所述目标涂布测量数据对应的分类结果中确定满足统计数量预设条件的目标类别数据；基于所述目标类别数据生成所述涂布膜卷的一致性检测结果。
9、本申请实施例中，通过根据每个类别数据的统计数量，在目标涂布测量数据对应的分类结果中确定满足统计数量预设条件的目标类别数据，过滤掉不满足统计数量预设条件的类别数据，减少这一类类别数据对一致性检测结果准确性的影响，提升涂布膜卷的检测结果的准确性。
10、在一些实施例中，所述目标类别数据包括对应涂布膜卷整体的整体缺陷类别和/或对应涂布膜卷局部的局部缺陷类别；所述基于所述目标类别数据生成所述涂布膜卷的一致性检测结果，至少包括以下之一：
11、将所述整体缺陷类别作为所述涂布膜卷的整体缺陷检测结果；
12、根据所述局部缺陷类别确定所述涂布膜卷的局部缺陷检测结果；其中，所述一致性检测结果包括所述整体缺陷检测结果和/或所述局部缺陷检测结果。
13、本申请实施例中，首先从整体缺陷和局部缺陷两个角度对涂布膜卷进行一致性检测，然后通过整体缺陷检测结果和局部缺陷检测结果全面地评价涂布膜卷缺陷的失效形态，提升缺陷检测分析的准确性。
14、在一些实施例中，所述分类结果还包括所述局部缺陷类别对应的检测位置；在所述根据所述局部缺陷类别确定所述涂布膜卷的局部缺陷检测结果之前，所述方法还包括：根据所述局部缺陷类别对应的检测位置，确定所述局部缺陷类别在所述涂布膜卷中的实际位置；其中，所述局部缺陷检测结果包括所述实际位置、所述局部缺陷类别。
15、本申请实施例中，通过根据局部缺陷类别对应的检测位置，确定局部缺陷类别在涂布膜卷中的实际位置，不仅检测出局部缺陷类别还准确地检测出局部缺陷类别的位置信息，实现了自动分类一致性缺陷的失效形态。
16、在一些实施例中，所述方法还包括：根据所述一致性检测结果中的缺陷类别在缺陷原因图数据库中进行搜索，得到所述缺陷类别与涂布设备运行参数之间的缺陷产生路径。
17、本申请实施例中，通过一致性检测结果中的缺陷类别可以自动生成缺陷产生路径，缩短涂布重量缺陷解决周期，总体上提升膜卷产品一致性水平。
18、在一些实施例中，所述方法还包括：获取涂布设备的与所述缺陷产生路径上的影响因素相关的待确认运行参数；获取所述涂布设备生产质量合格涂布膜卷时的正常运行参数；根据所述待确认运行参数与所述正常运行参数间的比较结果，在所述缺陷产生路径上的影响因素中确定引起一致性缺陷的目标异常因素。
19、本申请实施例中，通过在缺陷产生路径上的影响因素中确定引起一致性缺陷的目标异常因素，可以针对检测出的涂布膜卷重量缺陷的类别，通过fta模型推荐设备调整操作。一方面，对于手动设备向生产操作人员推送建议；另一方面，对于自动化设备，下发参数调节到设备控制器。
20、本申请提供一种涂布缺陷检测模型的训练方法，所述方法包括：基于涂布膜卷的历史涂布测量数据，得到多帧涂布测量数据样本；其中，所述多帧涂布测量数据样本中相邻两帧的涂布测量数据样本之间至多存在部分重合；每帧涂布测量数据样本对应有标签；将所述每帧涂布测量数据样本输入至初始检测模型中进行分类处理，得到所述每帧涂布测量数据样本对应的分类结果；根据所述分类结果以及所述每帧涂布测量数据样本对应的标签对所述初始检测模型进行更新，以得到所述涂布缺陷检测模型。
21、本申请实施例的技术方案实现了涂布测量数据的深度学习模型训练，得到了用于检测缺陷的涂布缺陷检测模型，通过涂布缺陷检测模型可以自动检测缺陷类别。
22、在一些实施例中，所述基于涂布膜卷的历史涂布测量数据，得到多帧涂布测量数据样本，包括：根据预设步长、所述历史涂布测量数据的尺寸，对所述历史涂布测量数据进行多重采样，得到相邻两帧之间至多存在部分重合的多帧中间涂布测量数据；基于所述中间涂布测量数据生成所述涂布测量数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种涂布一致性检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类结果是通过涂布缺陷检测模型对所述目标涂布测量数据进行分类处理得到的；所述基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标涂布测量数据对应的分类结果进行汇总，生成所述涂布膜卷的一致性检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标类别数据包括对应涂布膜卷整体的整体缺陷类别和/或对应涂布膜卷局部的局部缺陷类别；所述基于所述目标类别数据生成所述涂布膜卷的一致性检测结果，至少包括以下之一：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分类结果还包括所述局部缺陷类别对应的检测位置；在所述根据所述局部缺陷类别确定所述涂布膜卷的局部缺陷检测结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种涂布缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于涂布膜卷的历史涂布测量数据，得到多帧涂布测量数据样本，包括：
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于涂布膜卷的历史涂布测量数据，得到多帧涂布测量数据样本，包括：
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述标签的确定方式，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述类别数据包括对应涂布膜卷整体的整体缺陷类别和/或对应涂布膜卷局部的局部缺陷类别；所述涂布一致性分布图包括涂布测量数据热力图；所述在基于所述涂布一致性分布图发生有类别标注操作的情况下，确定所述历史涂布测量数据对应的类别数据，至少包括以下之一：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述局部缺陷类别对应有标注位置；所述基于所述历史涂布测量数据对应的类别数据生成每帧涂布测量数据样本的标签，至少包括以下之一：
15.一种涂布一致性检测装置，其特征在于，所述装置包括：
16.一种涂布缺陷检测模型的训练装置，其特征在于，所述装置包括：
17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1-14任一项所述的方法。
18.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时，实现根据权利要求1-14任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种涂布一致性检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类结果是通过涂布缺陷检测模型对所述目标涂布测量数据进行分类处理得到的；所述基于涂布膜卷的初始涂布测量数据，得到多帧目标涂布测量数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标涂布测量数据对应的分类结果进行汇总，生成所述涂布膜卷的一致性检测结果，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标类别数据包括对应涂布膜卷整体的整体缺陷类别和/或对应涂布膜卷局部的局部缺陷类别；所述基于所述目标类别数据生成所述涂布膜卷的一致性检测结果，至少包括以下之一：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分类结果还包括所述局部缺陷类别对应的检测位置；在所述根据所述局部缺陷类别确定所述涂布膜卷的局部缺陷检测结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种涂布缺陷检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹正捷，潘伟伟，李旻希，王杏，
申请(专利权)人：宁德时代新能源科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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