昂视智能(深圳)有限公司谢崇亮获国家专利权
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龙图腾网获悉昂视智能(深圳)有限公司申请的专利基于YOLOv5的锂电池缺陷检测方法、系统、设备以及存储介质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：CN116128826B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211731466.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于YOLOv5的锂电池缺陷检测方法、系统、设备以及存储介质是由谢崇亮;麦浩晃;刘立峰;王典雄设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于YOLOv5的锂电池缺陷检测方法、系统、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv5的锂电池缺陷检测方法、系统、设备以及存储介质。该方法包括以下步骤：S1：获取原图像，将原图像的有效检测区域框选出来得到有效检测区域图像；S2：将有效检测区域图像缩放至统一尺寸，并将有效检测区域图像分割成适应模型输入的统一尺寸的多个小图像；S3：对分割后的多个小图像进行数据标注，并对在更大数据集上训练好的YOLOv5模型进行应用并完成训练；S4：训练完成后，使用训练得到的模型进行推理得到模型推理结果，并根据模型推理结果将多个小图像进行拼接，使其还原至有效检测区域图像大小，以得到锂电池缺陷检测的结果。本发明能够降低锂电池缺陷检测的误检率和漏检率，有效提高检测效率。
本发明授权基于YOLOv5的锂电池缺陷检测方法、系统、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5的锂电池缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取原图像，将所述原图像的有效检测区域框选出来得到有效检测区域图像； S2：将所述有效检测区域图像缩放至统一尺寸，并将所述有效检测区域图像分割成适应模型输入的统一尺寸的多个小图像，相邻两个所述小图像的临边区域形成有12%-18%的重叠面积； S3：对分割后的所述多个小图像进行数据标注，并对在更大数据集上训练好的YOLOv5模型进行应用并完成训练； S4：训练完成后，使用训练得到的模型进行推理得到模型推理结果，并根据所述模型推理结果将所述多个小图像进行拼接，使其还原至所述有效检测区域图像大小，以得到锂电池表面划痕缺陷检测的结果。
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