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極片作為鋰電池的一個組成部分，直接決定了其電化學性能和安全性，但極片在涂層、輥子壓力等生產(chǎn)環(huán)節(jié)可能會產(chǎn)生各種缺陷。缺陷檢測可以防止不良產(chǎn)品流入市場，避免安全事故。缺陷分類便于企業(yè)分析缺陷的原因并進行相應的調(diào)整，從根本上減少甚至避免極性缺陷的產(chǎn)生，減少經(jīng)濟損失。

隨著計算機和機器視覺技術(shù)的發(fā)展，基于圖像處理的X射線極片缺陷檢測方法得到廣泛應用。在分類器中輸入提取的特征來訓練分類模型，然后使用該模型來預測分類。作為關鍵步驟，特征提取對分類性能有直接影響。

傳統(tǒng)方法主要提取極片缺陷的形狀特征和灰度特征，但缺陷的形狀大小和數(shù)量不確定，形態(tài)特征參數(shù)的準確性容易受到圖像分割效果的影響。此外，還應考慮光和其他環(huán)境因素X光檢測圖像的影響。

為了防止鋰分支晶體的出現(xiàn)，要求鋰電池的負極比正極具有一定的冗余長度，電極應排列整齊，不能出現(xiàn)較大程度的彎曲和變形。鋰電池的制造過程是影響電池性能的主要因素。鋰電池的制造過程主要包括以下過程：混合、涂層、干燥、輥壓、繞組或堆疊、液體注射、密封、成型、成型等。在繞組或堆疊的過程中，電池正負極的相對位置會產(chǎn)生一定的波動，從而改變正負極的邊界距離，可能存在負極冗余過大或無冗余等質(zhì)量問題。

X光檢測技術(shù)已廣泛應用于工業(yè)檢測，在鋰電池負極片冗余區(qū)域的缺陷檢測中也有一些研究成果和應用。

在圖像預處理階段，在感興趣的區(qū)域提取X射線原始圖像后，在頻域上降低圖像噪聲，獲得預處理后圖像。在冗余區(qū)域提取階段，對預處理后的圖像進行圖像分割，分離電池的正負極區(qū)域，獲得冗余區(qū)域圖像。在冗余檢測階段，首先在冗余區(qū)域圖像中找到電池正負極端點，然后根據(jù)端點確定目標冗余線段，**得到冗余值。在分類器設計階段，通過提取獲得的特征信息來設計分類器。

超聲波金屬焊接是一種機械處理工藝。其原理是，在焊機施加的高壓下，焊頭利用高頻振動波將能量傳遞到焊接物體表面（銅排和電極），并驅(qū)動焊接座的高頻振動，使兩個物體表面相互摩擦，形成分子層之間的熔合。

超聲波焊接技術(shù)廣泛應用于電池、模塊、PACK生產(chǎn)中集流體、電池極耳、母線等之間的焊接串并聯(lián)。焊接質(zhì)量直接關系到新能源汽車的安全性能和消費者的生命財產(chǎn)安全。X射線無損檢測技術(shù)可用于超聲波焊接質(zhì)量檢測。結(jié)合超聲波焊接原理，結(jié)合超聲波焊接原理X射線圖像檢測技術(shù)，從焊接過程參數(shù)和狀態(tài)監(jiān)測到焊接后缺陷檢測，對整個過程進行實時監(jiān)測，提高模塊工程中電聯(lián)的超聲波焊接質(zhì)量保證能力。

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