异常电芯检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品与流程

本公开涉及电池，具体而言，本公开涉及一种异常电芯检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。

背景技术：

1、随着锂电池行业的发展，对锂电池的生产效果和能量密度要求也越来越大，生产工艺更复杂，因此，在电池制造工艺中需要对电芯进行异常检测。

2、现有的电芯异常检测方法包括：高压短路测试（或绝缘电阻测试）以及自放电测试。其中，高压短路测试通常是通过在200-500v的交流或直流高压下，使极片表面的金属异物或边缘的毛刺发生尖端放电，产生漏电流，甚至将隔膜击穿，以筛选出有缺陷的电芯；自放电测试通常是通过将电芯在高温或常温下放置3-7天，根据其压降判断内部是否有微短路电点。

3、现有的电芯异常检测方法只能在粉尘或毛刺刺穿隔膜的情况下检测出异常，在没有刺穿隔膜（例如存在较小的粉尘时）的情况下无法有效地检测出异常电芯，漏检率较高。

技术实现思路

1、本公开实施例提供了一种异常电芯检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，可以解决现有技术中在没有刺穿隔膜的情况下无法有效地检测出异常电芯，漏检率较高的问题。本公开提供的技术方案如下：

2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种异常电芯检测方法，该方法包括：

3、确定待检测电芯；

4、获取所述待检测电芯针对电芯检测流程中多个依次进行的工序分别对应的多个测量参数；

5、对于每一第一工序，基于所述第一工序的上一个工序的测量参数和所述第一工序对应的状态转移信息，确定所述第一工序的预测参数；其中，所述第一工序是除首个工序以外的工序；所述状态转移信息用于表征所述第一工序的测量参数与其上一个工序的测量参数之间的关联关系；

6、基于各个第一工序分别对应的测量参数和预测参数之间的差异，确定所述待检测电芯的异常检测结果。

7、可选地，所述状态转移信息包括状态转移矩阵；

8、对于每一第一工序，所述状态转移矩阵是基于如下方式确定的：

9、获取多个样本电芯在所述第一工序的样本测量电压值，基于多个样本测量电压值确定至少两个状态区间；所述样本电芯为正常电芯；

10、基于所述至少两个状态区间，确定所述第一工序对应的第一样本状态向量，并确定上一个工序对应的第二样本状态向量；

11、基于所述第一样本状态向量和所述第二样本状态向量，确定所述第一工序与上一个工序之间的状态转移矩阵。

12、可选地，所述基于所述至少两个状态区间，确定所述第一工序对应的第一样本状态向量，包括：

13、基于所述第一工序对应的多个样本测量电压值，以及所述至少两个状态区间，确定针对所述第一工序的各个状态区间分别对应的概率；所述概率用于表征属于对应状态区间的样本测量电压值的数量与所有样本测量电压值的数量的比值；

14、基于各个状态区间分别对应的概率，确定所述第一工序对应的第一样本状态向量。

15、可选地，对于每一第一工序，所述基于所述第一工序的上一个工序的测量参数和所述第一工序对应的状态转移信息，确定所述第一工序的预测参数，包括：

16、确定第一工序的上一个工序的测量参数，并基于上一个工序的测量参数，确定上一个工序对应的第二状态向量；

17、基于上一个工序的第二状态向量和所述第一工序对应的状态转移矩阵，确定所述第一工序对应的第一状态向量；

18、基于所述第一工序对应的第一状态向量，确定所述第一工序的预测参数。

19、可选地，所述确定第一工序的上一个工序的测量参数，包括：

20、获取所述待检测电芯在所述第一工序的上一个工序的测量电压值；

21、确定所述测量电压值所属的目标状态区间，并基于所述目标状态区间，确定对应的测量参数。

22、可选地，所述基于各个第一工序分别对应的测量参数和预测参数之间的差异，确定所述待检测电芯的异常检测结果，包括：

23、对于每个第一工序，若所述第一工序对应的测量参数与预测参数不一致，则确定所述第一工序为异常工序；

24、若所述各个第一工序中存在至少预设数量个异常工序，则确定所述待检测电芯的异常检测结果为电芯异常。

25、可选地，所述电芯检测流程中多个工序包括顺次连接的切卷工序、热压工序、盖板激光焊接工序、顶盖预焊接工序、激光顶盖焊接工序和一次注液工序。

26、根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种异常电芯检测装置，该装置包括：

27、电芯确定模块，用于确定待检测电芯；

28、测量参数获取模块，用于获取所述待检测电芯针对电芯检测流程中多个依次进行的工序分别对应的多个测量参数；

29、预测参数获取模块，用于对于每一第一工序，基于所述第一工序的上一个工序的测量参数和所述第一工序对应的状态转移信息，确定所述第一工序的预测参数；其中，所述第一工序是除首个工序以外的工序；所述状态转移信息用于表征所述第一工序的测量参数与其上一个工序的测量参数之间的关联关系；

30、异常检测模块，用于基于各个第一工序分别对应的测量参数和预测参数之间的差异，确定所述待检测电芯的异常检测结果。

31、根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一种异常电芯检测方法的步骤。

32、根据本公开实施例的再一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种异常电芯检测方法的步骤。

33、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种异常电芯检测方法的步骤。

34、本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

35、通过获取待检测电芯针对多个工序分别对应的多个测量参数，并基于各个第一工序的上一个工序的测量参数，获取各个第一工序分别对应的预测参数，通过比较每个第一工序的测量参数与预测参数之间的差异，对待检测电芯进行异常检测，可以有效地检测在没有刺穿隔膜情况下的异常电芯，降低了电芯异常检测的漏检率，从而有效地剔除因金属异物和隔膜缺陷等造成的异常电芯，提高了生产的电池的品质和安全性。

技术特征：

1.一种异常电芯检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的异常电芯检测方法，其特征在于，所述状态转移信息包括状态转移矩阵；

3.根据权利要求2所述的异常电芯检测方法，其特征在于，所述基于所述至少两个状态区间，确定所述第一工序对应的第一样本状态向量，包括：

4.根据权利要求2所述的异常电芯检测方法，其特征在于，对于每一第一工序，所述基于所述第一工序的上一个工序的测量参数和所述第一工序对应的状态转移信息，确定所述第一工序的预测参数，包括：

5.根据权利要求4所述的异常电芯检测方法，其特征在于，所述确定第一工序的上一个工序的测量参数，包括：

6.根据权利要求1所述的异常电芯检测方法，其特征在于，所述基于各个第一工序分别对应的测量参数和预测参数之间的差异，确定所述待检测电芯的异常检测结果，包括：

7.根据权利要求1至6所述的任一项异常电芯检测方法，其特征在于，所述电芯检测流程中多个工序包括顺次连接的切卷工序、热压工序、盖板激光焊接工序、顶盖预焊接工序、激光顶盖焊接工序和一次注液工序。

8.一种异常电芯检测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

技术总结本公开实施例提供了一种异常电芯检测方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及电池技术领域。该方法包括：确定待检测电芯；获取待检测电芯针对电芯检测流程中多个依次进行的工序分别对应的多个测量参数；对于每一第一工序，基于第一工序的上一个工序的测量参数和第一工序对应的状态转移信息，确定第一工序的预测参数；基于各个第一工序分别对应的测量参数和预测参数之间的差异，确定待检测电芯的异常检测结果。本公开实施例有效地检测在没有刺穿隔膜情况下的异常电芯，降低了电芯异常检测的漏检率，从而有效地剔除因金属异物和隔膜缺陷等造成的异常电芯，提高了生产的电池的品质和安全性。技术研发人员：张宏钰,徐嘉文,陈然受保护的技术使用者：合肥国轩高科动力能源有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/10