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龙图腾网获悉苏州飞搜科技有限公司申请的专利一种基于锂电池CT图像的缺陷检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116205851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211681008.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于锂电池CT图像的缺陷检测系统是由白洪亮;熊风烨设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于锂电池CT图像的缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及锂电池缺陷检测技术领域，公开了一种基于锂电池CT图像的缺陷检测系统，包括以下步骤：步骤一、人工标注切片所在面及序号；步骤二、收集overhang图片，训练阴阳极点检测的深度学习算法模型；步骤三、获取需要的ct切片图像；步骤四、获取JR局部图像；步骤五、获取每个JR局部图像上所有的正负极极点；步骤六、对每个JR上检测出的正负极极点进行匹配，并计算匹配的正负极点距离；步骤七、根据步骤六中的结果做出是否包含overhang缺陷的判断；本发明线上运行时全自动进行识别，减少人力成本，并且正负极极点的位置检测准确，计算得到的overhang值较人工更为准确。

本发明授权一种基于锂电池CT图像的缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于锂电池CT图像的缺陷检测系统，其 特征在于，包括以下步骤： 步骤一、配置好每个锂电池型号需要计算的切片所在的面及序号，并分别记为Side‑Index和Cut‑Index； 步骤二、收集多个overhang的ct切片图像，离线进行标注及深度学习模型的训练，得到如下两个模型： 模型1、可以检测每个JR所在位置的模型，记为JR‑BBox‑Model； 模型2、单个JR图像上可以预测所有正极极点位置及负极极点位置的模型，记为PN‑Pt‑Model； 步骤三、输入扫描得到的ct数据，直接解析原始数据，根据面序号Side‑Index和对应面的切片序号Cut‑Index，获取对应位置的切片图像数据； 步骤四、使用JR‑BBox‑Model模型对切片图像进行预测，得到N‑JR个JR所在位置，并对每个位置进行图像扣取，得到N‑JR张JR局部图像； 步骤五、使用PN‑Pt‑Model模型对JR局部图像进行预测，得到所有正极极点集合P‑Pt，以及负极极点集合N‑Pt； 步骤六、步一、对集合P‑Pt进行从小到大排序，得到P‑Pt‑Sort； 步二、遍历P‑Pt‑Sort，对于每个点p进行如下操作： S1、找到N‑Pt中满足指定水平像素范围内的所有点集合N‑Pt‑InRange； S2、若N‑Pt‑InRange为空，则认为是异常检测点，不进行判断，否则选择N‑Pt‑InRange中竖直y轴坐标最小的点n，得到点对p,n； S3、计算点p，n的竖直距离d=py‑ny，最终得到所有点p的p,n,d集合，记作PN‑Match； 步骤七、PN‑Match集合中若存在d＜Thr，则判断存在overhang缺陷，判断为NG，否则OK。

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