基于改进Faster R-CNN的新能源电池炸点缺陷检测分析

在新能源电池的生产过程中,常常会因为焊缝工艺问题而造成电池炸点缺陷问题,传统的炸点检测主要依靠人工观察,效率低下且精度不高。为了提高新能源电池在焊缝过程中炸点缺陷的检测精度,针对原始带有炸点的电池横截面图像少的问题,首先对原始数据集中的图像进行炸点标注,并使用一系列图像变换、图像拼接等方法进行数据扩充,然后在原始Faster R-CNN目标检测模型的基础上,将ResNet101作为特征提取网络,使用CIoU损失策略计算RPN和预测框的定位损失,引入特征金字塔FPN结构,使得小目标炸点的上下文信息更加丰富,在残差块中加入CBAM注意力模块,让模型更加关注图像中的炸点部位,以进一步增强小目标炸点的检测性能。在真实数据集上的测试结果表明,改进后得到的Faster R-CNN目标检测模型适用于新能源电池炸点的检测,得到的最高AP为75.126%,相比较于Faster R-CNN模型提升了9.52%,并且模型对不同尺度的炸点的定位更加准确,模型的推理和检测速度也没有明显的下降,为电池炸点缺陷检测提供了有效的算法。