(57)【要約】  本開示は、バッテリー検出方法及び装置を提供している。方法は、バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するステップと、を含む。【選択図】図１
2020536328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、
前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、前記検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、
前記検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、前記画像に対応する生産ノードの前記制御装置に前記制御命令を送信するステップと、
を含むバッテリー検出方法。
【請求項２】
前記欠陥検出モデルが、ディープニューラルネットワークモデルであり、前記欠陥検出モデルの構成が、Ｍａｓｋ  ＲＣＮＮアルゴリズムに基づいて決定される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップの前に、トレーニングデータを取得するステップであって、前記トレーニングデータには、生産ラインのバッテリーの履歴画像と、欠陥ラベル付け結果とが含まれ、前記欠陥ラベル付け結果には、欠陥のタイプと欠陥の位置とが含まれるステップと、前記トレーニングデータに基づいて、所定の損失関数が対応する条件を満たすまで初期の欠陥検出モデルをトレーニングするステップと、トレーニングされた欠陥検出モデルを、前記所定の欠陥検出モデルとして決定するステップと、を含む請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップの後に、
前記画像に対応する検出結果をチェックするステップと、
チェックに合格した後、前記画像及び対応する検出結果を前記トレーニングデータに追加し、更新されたトレーニングデータを取得するステップと、
更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップと、
を含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップの前に、
前記更新されたトレーニングデータ内の、追加された画像及び対応する検出結果の数を取得するステップ、を含み、
前記更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップが、
前記数が所定の数閾値よりも大きい場合、更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記欠陥検出モデルの数が、複数であり、それぞれ異なるサーバに設置され、
前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップが、
各欠陥検出モデルの負荷量を取得するステップと、
各欠陥検出モデルから、対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択するステップと、
前記画像を第１の欠陥検出モデルに入力し、前記第１の欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップと、
を含む請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するための取得モジュールと、
前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するための検出モジュールであって、前記検出結果には、欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれる検出モジュールと、
検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、前記画像に対応する生産ノードの前記制御装置に前記制御命令を送信するための送信モジュールと、
を備えるバッテリー検出装置。
【請求項８】
前記欠陥検出モデルが、ディープニューラルネットワークモデルであり、前記欠陥検出モデルの構成が、Ｍａｓｋ  ＲＣＮＮアルゴリズムに基づいて決定される請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記装置が、トレーニングモジュールと決定モジュールとを備え、
前記取得モジュールが、さらに、トレーニングデータを取得し、前記トレーニングデータには、生産ラインのバッテリーの履歴画像と、欠陥ラベル付け結果とが含まれ、前記欠陥ラベル付け結果には、欠陥のタイプと欠陥の位置とが含まれ、
前記トレーイングモジュールが、前記トレーニングデータに基づいて、所定の損失関数が対応する条件を満たすまで初期の欠陥検出モデルをトレーニングし、
前記決定モジュールが、トレーニングされた欠陥検出モデルを、前記所定の欠陥検出モデルとして決定する請求項７または８に記載の装置。
【請求項１０】
前記装置が、
前記画像に対応する検出結果をチェックするためのチェックモジュールと、
チェックに合格した後、前記画像及び対応する検出結果を前記トレーニングデータに追加し、更新されたトレーニングデータを取得するための追加モジュールと、
を備え、
前記トレーニングモジュールが、更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記取得モジュールが、前記更新されたトレーニングデータ内の、追加された画像及び対応する検出結果の数を取得し、
前記トレーニングモジュールが、前記数が所定の数閾値よりも大きい場合、更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記欠陥検出モデルの数が、複数であり、それぞれ異なるサーバに設置され、
前記検出モジュールが、
各欠陥検出モデルの負荷量を取得し、
各欠陥検出モデルから、対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択し、
前記画像を第１の欠陥検出モデルに入力し、前記第１の欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得する請求項７から１１のいずれか一項に記載の装置
【請求項１３】
メモリと、
プロセッサと、
メモリに記憶され、プロセッサで動作可能なコンピュータプログラムと、を備え、
前記プログラムが前記プロセッサにより実行される場合、請求項１から６のいずれか一項に記載のバッテリー検出方法を実現するバッテリー検出装置。
【請求項１４】
コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記プログラムがプロセッサにより実行される場合、請求項１から６のいずれか一項に記載のバッテリー検出方法を実現する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
コンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータプログラム製品における命令がプロセッサにより実行される場合、請求項１から６のいずれか一項に記載のバッテリー検出方法を実現するコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本願は、出願番号が２０１８１０９８０５９８．３であって出願日が２０１８年８月２７日である中国特許出願に基づいて提出され、当該中国特許出願の優先権を主張し、参照として当該中国特許出願の全てが本明細書に盛り込まれる。
【技術分野】
【０００２】
本開示は、データ処理技術の分野に関し、特に、バッテリー検出方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、単結晶シリコン太陽バッテリーの品質検出において２つの方法がある。１つ目は、生産ラインにおける単結晶シリコン太陽バッテリーを手動で欠陥があるか否かを観察して判断する、単純な手動品質検査である。２つ目は、機械により生産ラインにおける単結晶シリコン太陽バッテリーの画像を収集し、品質検査システムにより所定の欠陥を参照して、画像に欠陥があるか否かを識別する、機械支援の手動品質検査方法である。
１つ目の方法は、人件費が高く、効率が悪い。２つ目の方法では、品質検査システムにより設けられた欠陥が一定であり、更新が困難であり、簡単な欠陥のみを識別し、複雑な欠陥を識別しにくく、品質検査の効率を低下する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、関連技術の技術的課題の少なくとも一つをある程度解決することを目的とする。
このため、本開示の第１の目的は、従来技術における低いバッテリー検出効率及び高コストの課題を解決するバッテリー検出方法を提供する。
本開示の第２の目的は、バッテリー検出装置を提供する。
本開示の第３の目的は、別のバッテリー検出装置を提供する。
本開示の第４の目的は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。
本開示の第５の目的は、コンピュータプログラム製品を提供する。
【０００５】
上記目的を達成するために、本開示の第１の態様では、バッテリー検出方法を提供している。前記方法は、バッテリー生産ラインにおける各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、前記検出結果には、欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するステップと、を含む。
【０００６】
さらに、前記欠陥検出モデルが、ディープニューラルネットワークモデルであり、前記欠陥検出モデルの構成が、Ｍａｓｋ  ＲＣＮＮアルゴリズムに基づいて決定される。
【０００７】
さらに、前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップの前に、トレーニングデータを取得するステップであって、前記トレーニングデータには、生産ラインのバッテリーの履歴画像と欠陥ラベル付け結果とが含まれ、前記欠陥ラベル付け結果には欠陥のタイプと、欠陥の位置とが含まれるステップと、トレーニングデータに基づいて、所定の損失関数が対応する条件を満たすまで初期の欠陥検出モデルをトレーニングするステップと、トレーニングされた欠陥検出モデルを、所定の欠陥検出モデルとして決定するステップと、をさらに含む。
【０００８】
さらに、前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップの後、画像に対応する検出結果をチェックするステップと、チェックに合格した後、画像及び対応する検出結果をトレーニングデータに追加し、更新されたトレーニングデータを取得するステップと、更新されたトレーニングデータに基づいて、欠陥検出モデルを再トレーニングするステップと、をさらに含む。
【０００９】
さらに、前記更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップの前に、前記更新されたトレーニングデータ内の、追加された画像及び対応する検出結果の数を取得するステップをさらに含み、更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップが、前記数が所定の数閾値よりも大きい場合、更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングするステップを含む。
【００１０】
さらに、前記欠陥検出モデルの数が、複数であり、それぞれ異なるサーバに設置され、前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、前記欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップが、各欠陥検出モデルの負荷量を取得するステップと、各欠陥検出モデルから、対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択するステップと、前記画像を第１の欠陥検出モデルに入力し、前記第１の欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップと、を含む。
【００１１】
本開示の実施形態のバッテリー検出方法は、バッテリー生産ラインにおける各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、前記検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するステップと、を含む方法である。これにより、欠陥検出モデルと組み合わせてバッテリーの欠陥を認識し、簡単な欠陥と複雑な欠陥を認識し、かつ検出結果と組み合わせて欠陥検出モデルを再トレーニングすることにより、欠陥検出モデルが最新の欠陥を認識でき、認識された欠陥に基づいてバッテリーを自動的に分流し、人間の関与は不要であるため、バッテリー検出の効率と精度を向上し、人件費を大幅に削減する。
【００１２】
上記目的を達成するために、本開示の第２の態様では、バッテリー検出装置を提供している。前記装置は、バッテリー生産ラインにおける各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するための取得モジュールと、前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するための検出モジュールであって、前記検出結果には、欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれる検出モジュールと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するための送信モジュールと、を備える。
【００１３】
さらに、前記欠陥検出モデルが、ディープニューラルネットワークモデルであり、前記欠陥検出モデルの構成が、Ｍａｓｋ  ＲＣＮＮアルゴリズムに基づいて決定される。
【００１４】
さらに、前記装置が、トレーニングモジュールと、決定モジュールとをさらに備え、前記取得モジュールが、さらに、トレーニングデータを取得し、前記トレーニングデータには生産ラインにおけるバッテリーの履歴画像と、欠陥ラベル付け結果とが含まれ、前記欠陥ラベル付け結果には、欠陥のタイプと欠陥の位置とが含まれ、前記トレーニングモジュールが、前記トレーニングデータに基づいて、所定の損失関数が対応する条件を満たすまで初期の欠陥検出モデルをトレーニングし、前記決定モジュールが、トレーニングされた欠陥検出モデルを、前記所定の欠陥検出モデルとして決定する。
【００１５】
さらに、前記装置が、チェックモジュールと、追加モジュールとを備え、前記チェックモジュールが、前記画像に対応する検出結果のチェックし、前記追加モジュールが、チェックに合格した後、画像及び対応する検出結果をトレーニングデータに追加し、更新されたトレーニングデータを取得し、前記トレーニングモジュールが、更新されたトレーニングデータに基づいて、前記欠陥検出モデルを再トレーニングする。
【００１６】
さらに、前記取得モジュールが、前記更新されたトレーニングデータ内の、追加された画像及び対応する検出結果の数を取得し、前記トレーニングモジュールが、前記数が所定の数閾値よりも大きい場合、更新されたトレーニングデータに基づいて、欠陥検出モデルを再トレーニングする。
【００１７】
さらに、前記欠陥検出モデルの数が複数であり、それぞれ異なるサーバに設置され、検出モジュールが、各欠陥検出モデルの負荷量を取得し、各欠陥検出モデルから、対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択し、前記画像を第１の欠陥検出モデルに入力し、前記第１の欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得する。
【００１８】
本開示の実施形態のバッテリー検出方法は、バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、前記検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するステップと、を含む方法である。これにより、欠陥検出モデルと組み合わせてバッテリーの欠陥を認識し、簡単な欠陥と複雑な欠陥を認識し、検出結果と組み合わせて欠陥検出モデルを再トレーニングすることにより、欠陥検出モデルが最新の欠陥を認識でき、認識された欠陥に基づいてバッテリーを自動的に分流し、人間の関与は不要であるため、バッテリー検出の効率と精度を向上し、人件費を大幅に削減する。
【００１９】
上記目的を達成するために、本開示の第３の態様では、バッテリー検出装置を提供している。前記バッテリー検出装置は、メモリと、プロセッサと、前記メモリに記憶され、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行する時に、上記バッテリー検出方法を実現する。
【００２０】
上記目的を達成するために、本開示の第４の態様では、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、プロセッサにより実行される場合、上記バッテリー検出方法を実現する。
【００２１】
上記目的を達成するために、本開示の第５の態様では、コンピュータプログラム製品を提供している。
前記コンピュータプログラム製品における命令がプロセッサにより実行される場合、上記バッテリー検出方法を実現する。
【００２２】
本開示の追加の態様および利点は、以下の説明で部分的に説明され、一部は以下の説明により明らかになる、または本開示の実施により理解される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
本開示の上記及び／または追加の態様及び利点は、以下の実施形態と図面を併せた説明により明らかになり、理解しやすくなる。
【図１】本開示の実施形態に係るバッテリー検出方法のフロー概略図である。
【図２】本開示の実施形態に係る別のバッテリー検出方法のフロー概略図である。
【図３】本開示の実施形態に係るバッテリー検出装置の構成概略図である。
【図４】本開示の実施形態に係る別のバッテリー検出装置の構造概略図である。
【図５】本開示の実施形態に係る別のバッテリー検出装置の構造概略図である。
【図６】本開示の実施形態に係る別のバッテリー検出装置の構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本開示の実施形態を詳細に説明し、実施形態の例を図面に示す。同一または類似の参照番号は、同一または類似の要素または同一または類似の機能を有する要素を指す。以下、図面を参照して説明する実施形態は例示で、本開示を詳細に解釈する旨であり、限定することを意図しない。
以下、本開示の実施形態のバッテリー検出方法及び装置について、図面を参照しながら説明する。
【００２５】
図１は、本開示の実施形態が提供するバッテリー検出方法のフロー概略図である。図１に示すように、バッテリー検出方法は、以下のステップを含む。
【００２６】
Ｓ１０１、バッテリー生産ラインにおける各バッテリーの画像及び対応する生産ノードを取得する。
【００２７】
本開示に係るバッテリー検出方法の実行主体は、バッテリー検出装置であり、バッテリー検出装置は、端末装置やサーバなどのハードウェア装置、または、ハードウェア装置にインストールされるソフトウェアである。この実施形態に含まれるバッテリーは、単結晶シリコン太陽バッテリーなどのバッテリーであってもよい。バッテリーに対する検出は、バッテリーの特定の部品に対する検出、例えば、バッテリーのエレクトロルミネセント部品（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ、ＥＬ）に対する検出であってもよい。
【００２８】
この実施形態では、バッテリーの画像は、バッテリー生産ラインにおいて、各生産ノードのバッテリーを撮影した画像であってもよい。ここで、バッテリー生産ラインの各生産ノードの複数の位置にカメラが設置され、各生産ノードのバッテリーを撮影し、バッテリーの画像を収集できる。カメラは、固定カメラであってもよいし、移動可能なカメラであってもよい。
【００２９】
Ｓ１０２、画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得し、検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれる。
【００３０】
この実施形態では、欠陥のタイプは、例えば、クラック、チップ発生、仮付け溶接、またはゲート破損などの欠陥であってもよい。欠陥検出モデルは、具体的にはディープニューラルネットワークモデルであってもよく、欠陥検出モデルの構成は、Ｍａｓｋ  ＲＣＮＮアルゴリズムに基づいて決定される。この実施形態では、欠陥検出モデルの構成は、畳み込み層、プーリング層、全結合層などを含むことができる。畳み込み層は、画像内の特徴を抽出し、画像に対応する特徴マップを生成する。プーリング層は、フィーチャマップの次元を縮小し、フィーチャマップ内の非プライマリフィーチャを削除し、フィーチャマップ内のプライマリフィーチャを保持し、生産ライン上の画像の変形、ぼかし、照明の変化に対する高いロバスト性を持つ。全結合層は、インスタンスのパーティション分流に基づいたネットワークブランチで、当該ブランチは特徴マップに基づいて、バイリニア補間アルゴリズムにより元の画像サイズに復元され、各ピクセルに対して所属するインスタンスを予測でき、例えば、色、グレースケールなどの情報により、画像内の各オブジェクトまたは部品を取得し、各オブジェクトまたは部品を、通常のオブジェクトまたは部品と比較することにより、画像に欠陥があるか否やか、また欠陥がある場合、欠陥のタイプ及び位置を判断できる。
【００３１】
さらに、上記実施形態に基づいて、欠陥検出モデルの数は複数であり、それぞれ異なるサーバに設置される。バッテリー検出装置がステップ１０２を実行するプロセスは、具体的には、各欠陥検出モデルの負荷量を取得し、各欠陥検出モデルから対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択し、画像を第１の欠陥検出モデルに入力し、前記第１の欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得する。
この実施形態では、複数の欠陥検出モデルを設置し、各欠陥検出モデルから対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択して画像検出を行い、単一の欠陥検出モデルに対して、欠陥検出モデルの作業負荷を軽減し、画像の検出速度を向上し、バッテリーの検出効率を向上する。
【００３２】
Ｓ１０３、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信する。
【００３３】
この実施形態では、制御装置は、例えば、コンベヤーベルト、ロボットアームなどであってもよく、またはコンベヤーベルトまたはロボットアームなどに対応するコントローラであってもよい。さらに、欠陥のある画像に対応するバッテリーの分流効果を確保するために、検出結果が欠陥有りである場合、作業員に提示用メッセージを送信し、欠陥のある画像に対応するバッテリーを手動で分流するように提示することができる。
【００３４】
また、ステップ１０３の後、前記方法は、作業員が閲覧しやすくなるように、検出結果及び分流結果に基づき、各バッテリーの画像、画像の収集時間、検出結果、分流結果などを含むログを生成して保存することをさらに含むことができる。
【００３５】
本開示の実施形態のバッテリー検出方法は、バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、前記検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するステップとを含む方法である。これにより、欠陥検出モデルと組み合わせてバッテリーの欠陥を認識し、簡単な欠陥と複雑な欠陥を認識し、検出結果と組み合わせて欠陥検出モデルを再トレーニングすることにより、欠陥検出モデルが最新の欠陥を認識でき、認識された欠陥に基づいてバッテリーを自動的に分流し、人間の関与は不要であることにより、バッテリー検出の効率と精度を向上し、人件費を大幅に削減する。
【００３６】
図２は、本開示の実施形態に係る別のバッテリー検出方法のフロー概略図である。図２に示すように、図１に示す実施形態に基づいて、ステップ１０２の前に、バッテリー検出方法は、以下のステップをさらに含むことができる。
【００３７】
Ｓ１０４、トレーニングデータを取得し、前記トレーニングデータには、生産ラインのバッテリーの履歴画像と、欠陥ラベル付け結果とが含まれ、前記欠陥ラベル付け結果には、欠陥のタイプと欠陥の位置とが含まれる。
この実施形態では、履歴画像は、現在時刻前に生産ラインで撮影されたバッテリーの履歴画像である。履歴画像に対応する欠陥ラベル付け結果は、履歴画像の欠陥のタイプと欠陥の位置を手動でラベル付けることにより取得する結果であってもよい。
【００３８】
Ｓ１０５、トレーニングデータに基づいて、所定の損失関数が対応する条件を満たすまで初期の欠陥検出モデルをトレーニングする。
この実施形態では、所定の損失関数は、欠陥検出モデルにおける畳み込み層、プーリング層、全結合層などの損失関数に基づいて決定されてもよい。損失関数に対応する条件は、しきい値を満たすために必要な損失関数であってもよい。損失関数は対応する条件を満たすことは、損失関数の値はしきい値よりも小さいである。
【００３９】
Ｓ１０６、トレーニングされた欠陥検出モデルを、所定の欠陥検出モデルとして決定する。
【００４０】
さらに、前述の実施形態に基づいて、ステップ１０２の後に、前記方法は、画像に対応する検出結果をチェックするステップと、チェックに合格した後、画像及び対応する検出結果をトレーニングデータに追加し、更新されたトレーニングデータを取得するステップと、更新されたトレーニングデータに基づいて、欠陥検出モデルを再トレーニングするステップと、をさらに含むことができる。
この実施形態では、欠陥検出モデルを、画像及び対応する検出結果に基づいて再トレーニングすることにより、欠陥検出モデル検出の精度をさらに向上させ、検出結果に新しい欠陥が発生する場合でも、欠陥検出モデルが画像における新しい欠陥を検出することができる。
【００４１】
さらに、前述の実施形態に基づいて、更新されたトレーニングデータに基づいて欠陥検出モデルを再トレーニングする前に、更新されたトレーニングデータ内の、追加された画像及び対応する検出結果の数を取得するステップをさらに含み、更新されたトレーニングデータに基づいて欠陥検出モデルを再トレーニングするステップは、数が所定の数閾値よりも大きい場合、更新されたトレーニングデータに基づいて、欠陥検出モデルの再トレーニングと、をさらに含むことができる。
この実施形態では、欠陥検出モデルのトレーニングの数を減らし、繰り返しトレーニングを避けるために、トレーニングデータに追加された新しい画像、及び対応する検出結果の数が所定の数閾値よりも大きい場合、欠陥検出モデルの再トレーニングを開始することができる。
【００４２】
図３は、本開示の実施形態に係るバッテリー検出装置の構成概略図である。図３に示されるように、バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するための取得モジュール３１と、前記画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するための検出モジュール３２であって、前記検出結果には、欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれる検出モジュール３２と、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するための送信モジュール３３と、を備える。
【００４３】
本開示に係るバッテリー検出方法の実行主体は、バッテリー検出装置であり、バッテリー検出装置は、端末装置やサーバなどのハードウェア装置、またはハードウェア装置にインストールされるソフトウェアである。この実施形態に含まれるバッテリーは、単結晶シリコン太陽バッテリーなどのバッテリーであってもよい。バッテリーに対する検出は、バッテリーの特定の部品に対する検出、例えば、バッテリーのエレクトロルミネセント部品（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ、ＥＬ）に対する検出であってもよい。
【００４４】
この実施形態では、バッテリーの画像は、バッテリー生産ラインにおいて、各生産ノードのバッテリーを撮影した画像であってもよい。ここで、バッテリー生産ラインの各生産ノードの複数の位置にカメラが設置され、各生産ノードのバッテリーを撮影し、バッテリーの画像を収集できる。カメラは、固定カメラであってもよいし、移動可能なカメラであってもよい。
【００４５】
この実施形態では、欠陥のタイプは、例えば、クラック、チップ発生、仮付け溶接、またはゲート破損などの欠陥であってもよい。欠陥検出モデルは、具体的にはディープニューラルネットワークモデルであってもよく、欠陥検出モデルの構成は、Ｍａｓｋ  ＲＣＮＮアルゴリズムに基づいて決定される。この実施形態では、欠陥検出モデルの構成は、畳み込み層、プーリング層、全結合層などを備えることができる。畳み込み層は、画像内の特徴を抽出し、画像に対応する特徴マップを生成するために使用される。プーリング層は、フィーチャマップの次元を縮小し、フィーチャマップ内の非プライマリフィーチャを削除し、フィーチャマップ内のプライマリフィーチャを保持し、生産ライン上の画像の変形、ぼかし、照明の変化に対する高いロバスト性を持つ。全結合層は、インスタンスのパーティション分流に基づいたネットワークブランチで、当該ブランチは特徴マップに基づいて、バイリニア補間アルゴリズムにより元の画像サイズに復元され、各ピクセルに対して所属するインスタンスを予測でき、例えば、色、グレースケールなどの情報により、画像内の各オブジェクトまたは部品を取得し、各オブジェクトまたは部品を、通常のオブジェクトまたは部品に比較することにより、画像に欠陥があるか否やか、また欠陥がある場合で欠陥のタイプと位置を判断できる。
【００４６】
さらに、上記実施形態に基づいて、欠陥検出モデルの数は複数であり、それぞれ異なるサーバに設置される。検出モジュール３２が、具体的には、各欠陥検出モデルの負荷量を取得し、各欠陥検出モデルから対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択し、画像を第１の欠陥検出モデルに入力し、前記第１の欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得する。
【００４７】
この実施形態では、複数の欠陥検出モデルを設置し、各欠陥検出モデルから対応する負荷量が所定の負荷条件を満たす第１の欠陥検出モデルを選択して画像検出を行い、単一の欠陥検出モデルに対して、欠陥検出モデルの作業負荷を軽減し、画像の検出速度を向上し、バッテリーの検出効率を向上する。
【００４８】
この実施形態では、制御装置は、例えば、コンベヤーベルト、ロボットアームなどであってもよく、またはコンベヤーベルトまたはロボットアームなどに対応するコントローラであってもよい。さらに、欠陥のある画像に対応するバッテリーの分流効果を確保するために、検出結果が欠陥有りである場合、作業員に提示用メッセージを送信し、欠陥のある画像に対応するバッテリーを手動で分流するように提示することができる。
【００４９】
また、前記装置は、作業員が閲覧しやすくなるように、検出結果及び分流結果に基づき、各バッテリーの画像、画像の収集時間、検出結果、分流結果などを含むログを生成して保存するための生成モジュールをさらに備えることができる。
【００５０】
本開示の実施形態のバッテリー検出方法は、バッテリー生産ラインの各バッテリーの画像、及び対応する生産ノードを取得するステップと、画像を所定の欠陥検出モデルに入力し、欠陥検出モデルによって出力された検出結果を取得するステップであって、前記検出結果には欠陥の有無と、欠陥のタイプ及び位置とが含まれるステップと、検出結果が欠陥有りである場合、制御装置が制御命令に基づいて欠陥有りの画像に対応するバッテリーを分流するように、画像に対応する生産ノードの制御装置に制御命令を送信するステップとを含む方法である。これにより、欠陥検出モデルと組み合わせてバッテリーの欠陥を認識し、簡単な欠陥と複雑な欠陥を認識し、検出結果と組み合わせて欠陥検出モデルを再トレーニングすることにより、欠陥検出モデルが最新の欠陥を認識でき、認識された欠陥に基づいてバッテリーを自動的に分流し、人間の関与は不要であることにより、バッテリー検出の効率と精度を向上し、人件費を大幅に削減する。
【００５１】
さらに、図４を参照しながら、図３に示す実施形態に基づいて、前記装置は、トレーニングモジュール３４及び決定モジュール３５を含むことができる。
取得モジュール３１は、トレーニングデータを取得し、前記トレーニングデータには生産ラインのバッテリーの履歴画像と、欠陥ラベル付け結果とが含まれ、前記欠陥ラベル付け結果には、欠陥のタイプと、欠陥の位置とが含まれる。
トレーニングモジュール３４は、トレーニングデータに基づいて、所定の損失関数が対応する条件を満たすまで初期の欠陥検出モデルをトレーニングする。
決定モジュール３５は、トレーニングされた欠陥検出モデルを、所定の欠陥検出モデルとして決定する。
この実施形態では、履歴画像は、現在時刻前に生産ラインで撮影されたバッテリーの履歴画像である。履歴画像に対応する欠陥ラベル付け結果は、履歴画像の欠陥のタイプと欠陥の位置を手動でラベル付けることにより取得する結果であってもよい。
【００５２】
さらに、図５を参照しながら、図４に示す実施形態に基づいて、前記装置は、チェックモジュール３６及び追加モジュール３７を含むことができる。
チェックモジュール３６は、画像に対応する検出結果をチェックする。
追加モジュール３７は、チェックに合格した後、画像及び対応する検出結果をトレーニングデータに追加し、更新されたトレーニングデータを取得する。
トレーニングモジュール３４は、更新されたトレーニングデータに基づいて、欠陥検出モデルを再トレーニングする。
【００５３】
この実施形態では、画像及び対応する検出結果に基づいて欠陥検出モデルをトレーニングすることにより、欠陥検出モデルの検出精度をさらに向上させ、検出結果に新しい欠陥が発生する場合でも、欠陥検出モデルが画像における新しい欠陥を検出することができる。
【００５４】
さらに、上記実施形態に基づいて、前記取得モジュール３１は、前記更新されたトレーニングデータ内の、追加された画像及び対応する検出結果の数を取得する。前記トレーニングモジュール３４は、前記数が所定の数閾値よりも大きい場合、更新されたトレーニングデータに基づいて、欠陥検出モデルを再トレーニングする。
この実施形態では、欠陥検出モデルのトレーニングの数を減らし、繰り返しトレーニングを避けるために、トレーニングデータに追加された新しい画像及び対応する検出結果の数が所定の数閾値よりも大きい場合、欠陥検出モデルの再トレーニングを開始することができる。
【００５５】
図６は、本開示の実施形態に係る別のバッテリー検出装置の構造概略図である。バッテリー検出装置は、メモリ１００１と、プロセッサと１００２と、プロセッサ１００２で動作可能な、メモリに１００１記憶されているコンピュータプログラムとを備え、前記プログラムがプロセッサ１００２により実行される場合、上記実施形態のバッテリー検出方法を実現する。
【００５６】
また、バッテリー検出装置は、さらに、メモリ１００１とプロセッサ１００２の間の通信に使用される通信インターフェース１００３と、プロセッサ１００２で実行可能なコンピュータプログラムが記憶されているメモリ１００１であって、高速ＲＡＭメモリ、または不揮発性メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）、例えば、少なくとも１つのディスクストレージを備えてもよいメモリ１００１と、前記プログラムを実行し、上記実施形態のバッテリー検出方法を実施するプロセッサ１００２と、を備える。
【００５７】
メモリ１００１、プロセッサ１００２及び通信インターフェース１００３がそれぞれ独立して実装される場合、通信インターフェース１００３、メモリ１００１及びプロセッサ１００２は、バスを介して相互接続され、相互通信を完成することができる。バスは、業界標準アーキテクチャ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＩＳＡ）バス、周辺機器部品（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ、ＰＣＩ）バス、または拡張業界標準アーキテクチャ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ、ＥＩＳＡ）バスであってもよい。前記バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分けることができる。表現しやすくように、図６には太い線が１本しか示されていないが、バスが１つまたは１種類だけという意味ではない。
【００５８】
選択可能なものとして、具体的な実装では、メモリ１００１、プロセッサ１００２及び通信インターフェイス１００３が１つのチップに集積実装される場合、メモリ１００１、プロセッサ１００２及び通信インターフェイス１００３は、内部インターフェイスを介して相互通信を完成することができる。
【００５９】
プロセッサ１００２は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、または本開示の実施形態を実施するように構成される１つまたは１つ以上の集積回路であってもよい。
【００６０】
本開示は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供している。前記プログラムがプロセッサにより実行され、上記バッテリー検出方法を実現する。
【００６１】
本開示は、コンピュータプログラム製品を提供している。前記コンピュータプログラム製品における命令がプロセッサにより実行され、上記バッテリー検出方法を実現する。
【００６２】
本明細書の説明において、「１つの実施形態」、「一部の実施形態」、「実施例」、「具体的な実施例」、または「一部の実施例」などの用語に関する記載は、実施形態または実施例に併せて記載される具体的な特徴、構造、材料、または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態または実施例に含まれることを意味する。本明細書では、上記用語に対する意図的な表現は、同じ実施形態または実施例に対する必要はない。さらに、説明される具体的な特徴、構造、材料、または特性は、任意の１つまたは複数の実施形態または実施例において適切な方法で組み合わせることができる。さらに、相互に矛盾がない場合、当業者は、本明細書に記載されるさまざまな実施形態または実施例、及びさまざまな実施形態または実施例の特徴を組み合わせてもよい。
【００６３】
さらに、「第１」及び「第２」という用語は、目的を説明するのみに使用され、相対的な重要性を示すまたは暗示する、または示された技術的特徴の数を暗黙的に示すと解釈されるものではない。したがって、「第１」または「第２」を限定する特徴には、明示的または暗黙的に少なくとも１つの特徴を含むことができる。本開示の説明において、「複数」の意味は、特に明記しない限り、少なくとも２つ、例えば２つ、３つなどである。
【００６４】
フロー図内または別の方法で説明されるプロセスまたは方法は、１つまたは複数のカスタムロジック機能またはプロセスのステップを実装するための実行可能命令を含むコードのモジュール、セグメントまたは部分を表すと理解され得る。また、本開示の好ましい実施形態の範囲は、別の実装を含み、示されるまたは議論される順序でなく、関する機能を含み基本的に同時にまたは逆の順番で機能を実行し得ることは、当業者に理解されるべきである。
【００６５】
フロー図内または別の方法で説明されるロジック及び／またはステップは、例えば、論理機能を実装するための実行可能な命令の順序付きリストと見なされてもよく、任意のコンピュータ読み取り可能な媒体で具現化され、命令実行システム、装置、またはデバイス（例えば、コンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、または命令実行システム、装置、またはデバイスから命令をロードして実行できる他のシステム）に使用でき、または命令実行システム、装置、またはデバイスに組み合わせて使用できる。本明細書において、「コンピュータ読み取り可能な媒体」は、プログラムを含む、記憶、通信、伝播、または送信して命令実行システム、装置、またはデバイス、または命令実行システム、装置、またはデバイスに組み合わせて使用される任意の装置であり得る。コンピュータ読み取り可能な媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）には、１つまたは複数のワイヤを持つ電気接続（電子デバイス）、携帯可能なコンピュータのフロッピーディスク（磁気装置）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバー装置、及び携帯可能なコンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を含む。さらに、コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラムを印刷される紙または他の適切な媒体であってもよく、例えば、紙または他の媒体を光学的にスキャンし、その後、編集、翻訳、または必要な場合に、他の適切な方法で処理し、プログラムを電子的に取得してコンピュータのメモリに記憶できるからである。
【００６６】
本開示の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせで実装できることを理解されたい。上記実施形態では、複数のステップまたは方法は、メモリに記憶され、適切な命令実行システムが実行するソフトウェア、またはファームウェアにより実装することができる。例えば、ハードウェア及び別の実施形態で実装される場合、データ信号に対して論理関数を実装する論理ゲートを備えたディスクリート論理回路、適切な組み合わせ論理ゲートを備えた特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの当該技術分野で周知技術のいずれか１つまたは組み合わせにより実装することができる。
【００６７】
当業者は、上記実施形態を実施する方法のすべてまたは一部のステップは、プログラムの命令により関するハードウェアが完成でき、方法の実施形態のステップの１つまたは組み合わせを含む、前記プログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶できることを理解できる。
【００６８】
さらに、本開示の様々な実施形態における各機能ユニットは、１つの処理モジュールに集積されてもよく、各ユニットの単独で物理的な存在であってもよく、または２つまたは２つ以上のユニットが１つのモジュールに集積されてもよい。上記統合モジュールは、ハードウェアの形で実装されてもよく、ソフトウェア機能モジュールの形で実装されてもよい。統合モジュールは、ソフトウェア機能モジュールの形で実装され、スタンドアロン製品として販売または使用される場合、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることもできる。
【００６９】
上記記憶媒体は、読み取り専用メモリ、磁気ディスク、または光ディスクなどであってもよい。
【００７０】
上記説明は、本開示の好ましい実施形態のみで、当業者は、本開示の原理から逸脱しない限り、若干の改善及び修正を行うことができ、これらの改善及び修正も開示の保護範囲内と見なされるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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