开云优惠体育网页版入口

专利名称：电芯检测方法及系统

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410628689.6

专利申请（专利权）人：宁德时代新能源开云优惠体育网页版入口股份有限公司
权利人地址：福建省宁德市蕉城区漳湾镇新港路2号

专利发明（设计）人：郝旭焱,胡志雄

专利摘要：本申请实施例公开了电芯检测方法及系统，应用于电芯定位系统的工控机；所述电芯检测方法包括：响应于电芯到达检测工位，获取图像采集系统采集的包括所述电芯多个区域的图像；对所述图像进行色彩转换，得到所述电芯的转换图像；基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果；其中，各区域对应的色彩阈值区间是基于各区域的材质确定的。本申请实施例能够提高电芯多个区域定位的准确性。

主权利要求：
1.一种电芯检测方法，其特征在于，应用于电芯定位系统的工控机；所述电芯检测方法包括：响应于电芯到达检测工位，获取图像采集系统采集的包括所述电芯多个区域的图像；
所述多个区域至少包括所述电芯的大面区域；
对所述图像进行色彩转换，得到所述电芯的转换图像；
基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果；其中，各区域对应的色彩阈值区间是基于各区域的材质确定的，所述定位检测结果至少包括大面定位结果；
所述基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果，包括：基于大面区域对应的大面色彩阈值区间，对所述转换图像中与所述大面色彩阈值区间对应的区域进行分割，得到所述大面区域对应的前景图像；
对所述大面区域对应的前景图像进行二值化处理，得到所述大面区域对应的大面二值图；
对所述大面二值图进行大面轮廓提。玫酱竺娲侄ㄎ宦掷凰龃竺娲侄ㄎ宦掷喔龃侄ㄎ宦掷咭来瘟拥玫降谋蘸下掷
对所述多个粗定位轮廓边进行精定位，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边；
基于多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标，得到所述电芯的大面定位结果。
2.根据权利要求1所述的电芯检测方法，其特征在于，所述多个区域至少包括所述电芯的极耳区域，所述定位检测结果至少包括极耳定位结果；
所述基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果，包括：基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到各极耳区域分别对应的前景图像；
分别对各前景图像进行二值化处理，得到各区域对应的二值图；
分别对各二值图进行去噪处理，得到各区域对应的去噪二值图；
分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔辏
将各区域的定位坐标，确定为所述电芯的极耳定位结果。
3.根据权利要求2所述的电芯检测方法，其特征在于，所述基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到各极耳区域分别对应的前景图像，包括：基于各色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到所述转换图像上各色彩阈值区间对应的掩码区域；
对所述图像上各掩码区域对应的区域进行提。玫礁餮诼肭蚨杂Φ那虻那熬巴枷。
4.根据权利要求2所述的电芯检测方法，其特征在于，所述多个区域至少包括所述电芯的两个极耳区域；所述电芯在所述检测工位上通过托盘进行固定；
所述分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔，包括：响应于所述转换图像中托盘的色彩值不处于两个极耳区域对应的色彩阈值区间，分别对两个极耳区域对应的去噪二值图进行极耳轮廓提。玫搅礁黾掷
基于所述两个极耳轮廓，确定所述两个极耳区域分别在所述检测工位坐标系上的极耳定位坐标。
5.根据权利要求2所述的电芯检测方法，其特征在于，所述多个区域至少包括所述电芯的两个极耳区域，所述两个极耳区域包括第一极耳和第二极耳；所述电芯在所述检测工位上通过托盘进行固定；
所述分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔，包括：响应于所述转换图像中托盘的色彩值处于所述第一极耳对应的色彩阈值区间，对所述第二极耳对应的去噪二值图进行极耳轮廓提。玫降诙极耳轮廓；
基于所述第二极耳轮廓，确定所述第二极耳在所述检测工位坐标系上的第二极耳定位坐标；
基于所述第二极耳定位坐标和所述第一极耳对应的去噪二值图，确定所述第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。
6.根据权利要求5所述的电芯检测方法，其特征在于，所述基于所述第二极耳定位坐标和所述第一极耳对应的去噪二值图，确定所述第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标，包括：基于所述第二极耳定位坐标，在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上对所述第一极耳进行粗定位，得到所述第一极耳对应的粗定位区域；
在所述粗定位区域，确定所述第一极耳在第二方向上的轮廓位置；其中，所述第一方向与所述第二方向垂直，所述第一极耳在所述第一方向上与所述托盘接触；
基于所述粗定位区域和所述轮廓位置，确定第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。
7.根据权利要求6所述的电芯检测方法，其特征在于，所述基于所述第二极耳定位坐标，在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上对所述第一极耳进行粗定位，得到所述第一极耳对应的粗定位区域，包括：基于所述第二极耳定位坐标，确定所述电芯的极耳区域在所述第一方向上的两个位置坐标；
在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上，将所述两个位置坐标之间的区域，确定为所述第一极耳对应的粗定位区域。
8.根据权利要求1至7任一项所述的电芯检测方法，其特征在于，所述电芯检测方法还包括：对所述图像进行二值化处理，得到所述电芯对应的电芯二值图；
对所述电芯二值图进行大面轮廓提。玫剿龃竺娲侄ㄎ宦掷。
9.根据权利要求8所述的电芯检测方法，其特征在于，所述对所述多个粗定位轮廓边进行精定位，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边，包括：在各粗定位轮廓边上的多个不重合的位置处设置多个定位矩形；其中，粗定位轮廓边位于各定位矩形内部；
基于所述多个定位矩形，分别确定多个位置处的多个精定位坐标；
分别对各粗定位轮廓边对应的多个精定位坐标进行拟合，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边。
10.根据权利要求1至7任一项所述的电芯检测方法，其特征在于，所述基于多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标，包括：响应于所述多个精定位轮廓边中任一精定位轮廓边不满足斜率条件，基于所述任一精定位轮廓边对应的粗定位轮廓边和其他精定位轮廓，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标；
响应于所述多个精定位轮廓边均满足斜率条件，基于所述多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标。
11.根据权利要求1至7任一项所述的电芯检测方法，其特征在于，所述电芯检测方法还包括：获取所述电芯的信息；
基于所述电芯的信息，确定所述电芯的所述多个区域分别对应的材质信息；
基于所述多个区域中各区域对应的材质信息，确定所述各区域对应的所述色彩阈值区间。
12.根据权利要求11所述的电芯检测方法，其特征在于，所述多个区域至少包括所述电芯的两个极耳区域；所述电芯检测方法还包括：基于所述两个极耳区域分别对应的材质信息，确定所述两个极耳区域的极性信息；
基于所述两个极耳区域的极耳定位坐标，将所述两个极耳区域的极性信息分别显示于所述转换图像上对应的极耳区域。
13.一种电芯检测系统，其特征在于，所述电芯检测系统包括：工控机，响应于电芯到达检测工位，向图像采集系统发送图像采集信号；
所述图像采集系统，用于响应于所述图像采集信号，对所述电芯进行图像采集，得到至少包括所述电芯多个区域的图像，并将所述图像发送至所述工控机；所述多个区域至少包括所述电芯的大面区域；
所述工控机，还用于获取所述图像，对所述图像进行色彩转换，得到所述电芯的转换图像；基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果；其中，各区域对应的色彩阈值区间是基于各区域的材质确定的，所述定位检测结果至少包括大面定位结果；
所述工控机，还用于基于大面区域对应的大面色彩阈值区间，对所述转换图像中与所述大面色彩阈值区间对应的区域进行分割，得到所述大面区域对应的前景图像；对所述大面区域对应的前景图像进行二值化处理，得到所述大面区域对应的大面二值图；对所述大面二值图进行大面轮廓提。玫酱竺娲侄ㄎ宦掷凰龃竺娲侄ㄎ宦掷喔龃侄ㄎ宦掷咭来瘟拥玫降谋蘸下掷欢运龆喔龃侄ㄎ宦掷呓芯ㄎ，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边；基于多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标，得到所述电芯的大面定位结果。 说明书 : 电芯检测方法及系统技术领域[0001] 本申请涉及电池检测领域，尤其涉及电芯检测方法及系统。背景技术[0002] 在动力电池系统中，在裸电芯卷绕完成后和裸电芯入壳之前，需要对裸电芯的外观和尺寸进行检测，并对裸电芯进行定位，以便将裸电芯准确的装入壳体中。[0003] 相关技术中的裸电芯检测方法通常为人工定位或者通过预设的极耳位置框对拍摄到的正面裸电芯图像上的极耳等区域进行定位。这样，存在人工检测成本高或者由于不同的裸电芯在托盘上的位置不同，通过固定的检测框易出现定位不准确的问题。发明内容[0004] 本申请的主要目的是提供电芯检测方法及系统，能够提高电芯各区域定位的准确性。[0005] 本申请实施例的技术方案是这样实现的：[0006] 第一方面，本申请实施例提供了一种电芯检测方法，应用于电芯定位系统的工控机；电芯检测方法包括：[0007] 响应于电芯到达检测工位，获取图像采集系统采集的包括所述电芯多个区域的图像；[0008] 对所述图像进行色彩转换，得到所述电芯的转换图像；[0009] 基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果；其中，各区域对应的色彩阈值区间是基于各区域的材质确定的。[0010] 根据上述技术手段，通过对电芯的图像进行色彩转换，基于电芯的不同区域在转换后的色彩空间的差异，有效的分辨图像的前景和背景，对电芯的不同区域进行分割，准确的对电芯的不同区域进行了划分，基于划分后的区域进行定位能够提升定位的准确性；同时，本申请实施例无需通过神经网络等方式对图像进行处理定位，通过色彩转换进行定位减少了工控机的计算量，减少了工控机因计算量大导致无法及时向下一工位反馈电芯的定位结果，使得下一工位的生产需要等待，使得生产不流畅，导致产线生产效率降低的问题。[0011] 在上述方案中，所述多个区域至少包括所述电芯的极耳区域，所述定位检测结果至少包括极耳定位结果；所述基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果，包括：基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯的不同极耳区域进行分割，得到各极耳区域分别对应的前景图像；分别对各前景图像进行二值化处理，得到各区域对应的二值图；分别对各二值图进行去噪处理，得到各区域对应的去噪二值图；分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔辏唤髑虻亩ㄎ蛔，确定为所述电芯的极耳定位结果。[0012] 根据上述技术手段，通过不同的色彩阈值区间对转换图像中电芯的极耳区域进行分割，对分割后的前景图进行二值化和去噪，提升了电芯极耳区域的定位准确度。[0013] 在上述方案中，所述基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到各极耳区域分别对应的前景图像，包括：基于各色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到各色彩阈值区间对应的掩码区域；对所述图像上各掩码区域对应的区域进行提。玫礁餮诼肭蚨杂Φ那虻那熬巴枷。[0014] 在上述方案中，所述多个区域至少包括所述电芯的两个极耳区域；所述电芯在所述检测工位上通过托盘进行固定；所述分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔，包括：响应于所述转换图像中托盘的色彩值不处于两个极耳区域对应的色彩阈值区间，分别对两个极耳区域对应的去噪二值图进行极耳轮廓提。玫搅礁黾掷换谒隽礁黾掷，确定所述两个极耳区域分别在所述检测工位坐标系上的极耳定位坐标。[0015] 根据上述技术手段，考虑了老化的托盘对图像识别的影响，在托盘颜色与极耳区域的颜色不同的情况下，可以快速得到极耳区域的定位坐标。[0016] 在上述方案中，所述多个区域至少包括所述电芯的两个极耳区域，所述两个极耳区域包括第一极耳和第二极耳；所述电芯在所述检测工位上通过托盘进行固定；所述分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔，包括：响应于所述转换图像中托盘的色彩值处于所述第一极耳对应的色彩阈值区间，对所述第二极耳对应的去噪二值图进行极耳轮廓提。玫降诙极耳轮廓；基于所述第二极耳轮廓，确定所述第二极耳在所述检测工位坐标系上的第二极耳定位坐标；基于所述第二极耳定位坐标和所述第一极耳对应的去噪二值图，确定所述第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。[0017] 根据上述技术手段，考虑了老化的托盘对图像识别的影响，在托盘颜色与极耳区域的颜色相同的情况下，对误标的托盘进行去除，提高了极耳定位的准确性。[0018] 在上述方案中，所述基于所述第二极耳定位坐标和所述第一极耳对应的去噪二值图，确定所述第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标，包括：基于所述第二极耳定位坐标，在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上对所述第一极耳进行粗定位，得到所述第一极耳对应的粗定位区域；在所述粗定位区域，确定所述第一极耳在第二方向上的轮廓位置；其中，所述第一方向与所述第二方向垂直，所述第一极耳在所述第一方向上与所述托盘接触；基于所述粗定位区域和所述轮廓位置，确定第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。[0019] 在上述方案中，所述基于所述第二极耳定位坐标，在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上对所述第一极耳进行粗定位，得到所述第一极耳对应的粗定位区域，包括：基于所述第二极耳定位坐标，确定所述电芯的极耳区域在所述第一方向上的两个位置坐标；在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上，将所述两个位置坐标之间的区域，确定为所述第一极耳对应的粗定位区域。[0020] 根据上述技术手段，在托盘颜色与一个极耳区域的颜色相同的情况下，通过另一个极耳区域的定位结果，对颜色相近的极耳区域先进行粗定位，再进行精定位，提高了极耳定位的准确性。[0021] 在上述方案中，所述多个区域至少包括所述电芯的大面区域，所述定位检测结果至少包括大面定位结果；所述基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果，包括：基于大面区域对应的大面色彩阈值区间，对所述转换图像中与所述大面色彩阈值区间对应的区域进行分割，得到所述大面区域对应的前景图像；对所述大面区域对应的前景图像进行二值化处理，得到所述大面区域对应的大面二值图；对所述大面二值图进行大面轮廓提。玫酱竺娲侄ㄎ宦掷凰龃竺娲侄ㄎ宦掷喔龃侄ㄎ宦掷咭来瘟拥玫降谋蘸下掷欢运龆喔龃侄ㄎ宦掷呓芯ㄎ，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边；基于多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标，得到所述电芯的大面定位结果。[0022] 根据上述技术手段，对大面进行定位时，可以通过大面区域对应的大面色彩阈值区间对大面进行识别和粗定位，进行大面粗定位之后，对每个轮廓边进行了精定位，提高了电芯大面的定位准确性。[0023] 在上述方案中，所述电芯检测方法还包括：对所述图像进行二值化处理，得到所述电芯对应的电芯二值图；对所述电芯二值图进行大面轮廓提。玫剿龃竺娲侄ㄎ宦掷。[0024] 根据上述技术手段，对大面进行定位时，还可以通过对图像进行二值化处理，通过对二值化处理后的图像得到大面粗定位轮廓，无需确定色彩阈值区间的六个数值，只需要对图像的一个通道进行二值化就可以对大面进行定位，得到大面的粗定位轮廓，能够提高大面定位效率。[0025] 在上述方案中，所述对所述多个粗定位轮廓边进行精定位，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边，包括：在各粗定位轮廓边上的多个不重合的位置处设置多个定位矩形；其中，粗定位轮廓边位于各定位矩形内部；基于所述多个定位矩形，分别确定多个位置处的多个精定位坐标；分别对各粗定位轮廓边对应的多个精定位坐标进行拟合，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边。[0026] 根据上述技术手段，通过多个定位矩形对大面的粗定位轮廓进行精定位，能够提升大面定位的准确性。[0027] 在上述方案中，所述基于多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标，包括：响应于所述多个精定位轮廓边中任一精定位轮廓边不满足斜率条件，基于所述任一精定位轮廓边对应的粗定位轮廓边和其他精定位轮廓，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标；响应于所述多个精定位轮廓边均满足斜率条件，基于所述多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标。[0028] 根据上述技术手段，对大面进行定位时，通过图像粗定位之后，对每个轮廓边进行了精定位，提高了电芯大面的定位准确性。[0029] 在上述方案中，所述电芯检测方法还包括：获取所述电芯的信息；基于所述电芯的信息，确定所述电芯的所述多个区域分别对应的材质信息；基于所述多个区域中各区域对应的材质信息，确定所述各区域对应的所述色彩阈值区间。[0030] 根据上述技术手段，基于材质在色相、饱和度和明度（HSV，Hue，Saturation，Value）色彩空间的差异，确定电芯不同区域对应的色彩阈值区间，能够有效的对电芯的各区域进行分割，提高电芯各区域的定位效果和准确度。[0031] 在上述方案中，所述多个区域至少包括所述电芯的两个极耳区域；所述电芯检测方法还包括：基于所述两个极耳区域分别对应的材质信息，确定所述两个极耳区域的极性信息；基于所述两个极耳区域的极耳定位坐标，将所述两个极耳区域的极性信息分别显示于所述转换图像上对应的极耳区域。[0032] 根据上述技术手段，在对极耳定位之后，可以确定极耳的极性，并显示在人机交互界面，以向产线上的工程师显示定位结果和极耳极性。[0033] 第二方面，本申请实施例提供一种电芯定位系统，电芯定位系统包括：工控机，响应于电芯到达检测工位，向图像采集系统发送图像采集信号；所述图像采集系统，用于响应于所述图像采集信号，对所述电芯进行图像采集，得到至少包括所述电芯多个区域的图像，并将所述图像发送至所述工控机；所述工控机，还用于获取所述图像，对所述图像进行色彩转换，得到所述电芯的转换图像；基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位结果；其中，各区域对应的色彩阈值区间是基于各区域的材质确定的。[0034] 根据上述技术手段，通过对电芯的图像进行色彩转换，基于电芯的不同区域在转换后的色彩空间的差异，有效的分辨图像的前景和背景，对电芯的不同区域进行分割，准确的对电芯的不同区域进行了划分，基于划分后的区域进行定位能够提升定位的准确性；同时，本申请实施例无需通过神经网络等方式对图像进行处理定位，通过色彩转换进行定位减少了工控机的计算量，减少了工控机因计算量大导致无法及时向下一工位反馈电芯的定位结果，使得下一工位的生产需要等待，使得生产不流畅，导致产线生产效率降低的问题。[0035] 上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。附图说明[0036] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0037] 附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。[0038] 图1是本申请实施例提供的一种可选的电芯检测方法的流程示意图一；[0039] 图2是本申请实施例提供的一种可选的电芯检测方法的流程示意图二；[0040] 图3是本申请实施例提供的图像定位的流程示意图；[0041] 图4是本申请实施例提供的一种可选的电芯检测方法的流程示意图三；[0042] 图5是本申请实施例提供的大面精定位的示意图；[0043] 图6是本申请实施例提供的电芯定位系统的结构示意图；[0044] 图7是本申请实施例提供的电芯极耳定位的流程示意图；[0045] 图8是本申请实施例提供的电芯极耳定位的图像流程示意图；[0046] 图9是本申请实施例提供的电芯大面定位的流程示意图；[0047] 图10是本申请实施例提供的电芯大面上边缘定位的结构示意图；[0048] 图11是本申请实施例提供的电芯大面左边缘定位的结构示意图；[0049] 图12是本申请实施例提供的电芯大面右边缘定位的结构示意图。具体实施方式[0050] 为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。[0051] 除非另有定义，本申请所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述本实施例的目的，不是旨在限制本申请。[0052] 在以下的描述中，涉及到“一些实施例”、“本实施例”、“本实施例”以及举例等等，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。[0053] 如果申请文件中出现“第一/第二”的类似描述则增加以下的说明，在以下的描述中，所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。[0054] 本申请实施例中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如对象A和/或对象B，可以表示：单独存在对象A，同时存在对象A和对象B，单独存在对象B这三种情况。[0055] 目前，新能源电池在生活和产业中的应用越来越广泛。新能源电池不仅被应用于水力、火力、风力和太阳能电站等储能电源系统，而且还被广泛应用于电动自行车、电动摩托车、电动汽车等电动交通工具，以及航空航天等多个领域。随着动力电池应用领域的不断扩大，其市场的需求量也在不断地扩增。本申请实施例中，涉及的电池可以是电池单体，又称为电芯。电池单体是指能够实现化学能和电能相互转换的基本单元，可以用于制作电池模组或电池包，从而用于向用电装置供电。电池单体可以为二次电池，二次电池是指在电池单体放电后可通过充电的方式使活性材料激活而继续使用的电池单体。电池单体可以为锂离子电池、钠离子电池、钠锂离子电池、锂金属电池、钠金属电池、锂硫电池、镁离子电池、镍氢电池、镍镉电池、铅蓄电池等，本申请实施例对此并不限定。[0056] 在本申请实施例中，电芯可以是指方形电芯、圆形电芯等任一形状的电芯。且电芯通常指的是电池电芯（BatteryCell），即构成电池的基本单元之一。电芯是电池的核心组成部分，负责存储和释放电能。电芯可以是：锂离子电池电芯（Li?ionCell）、锂聚合物电池电芯（Li?polymerCell）、镍氢电池电芯（NiMHCell）等。本申请实施例对电芯的类型不做任何限定，具体可以根据实际应用场景进行选择。[0057] 在本申请实施例中，电芯是电池包的核心组成部分，也称为电芯，一个电池包通常包含多个电芯，这些电芯被组合在一起以提供所需的电能容量和电压。电池包的组成部分至少包括：电池单体、电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）、外壳、连接线束、连接器和接口等。这些组件共同工作，以便将电池单体组合成一个功能完整的电池组，用于各种应用场景。比如，电池包可以应用于电动汽车、储能系统、便携式电子设备、太阳能系统、风能系统、应急备用电源、电动工具或者电动自行车等等。本申请实施例对此不作任何限定，具体可以根据实际应用场景进行选择。[0058] 需要说明的是，电池包可以使用不同类型的电池单体，比如，锂离子电池、镍氢电池、锂聚合物电池等等，具体根据实际应用的需求和性能要求决定。[0059] 在本申请实施例中，电池还可以是包括一个或多个电池单体以提供更高的电压和容量的单一的物理模块。电池单体有多个时，多个电池单体通过汇流部件串联、并联或混联。[0060] 在电池的生产过程中，将电芯装入壳体的入壳工序是电池装配的重要工序。电池入壳前需要对电芯的正负极转接片进行焊接，为了保证焊接的质量，需要确定电芯正负极极耳的准确定位，并对电芯的外观缺陷和尺寸等信息进行检测，以便实现电芯入壳。入壳前电芯的定位准确直接影响入壳工序的执行，电芯定位不准确容易引起电芯鼓包、电芯报废等风险，严重可能引发爆炸事故。这里，电芯可以是指未经过包装和组装的电池单体，通常由正极、负极和隔膜构成。[0061] 因此，在电芯入壳之前需要对电芯进行定位，相关技术中电芯检测方法通常为人工定位或者通过预设的极耳位置框对拍摄到的正面电芯图像上的极耳等区域进行定位。这样，存在人工检测成本高或者由于不同的电芯在托盘上的位置不同，通过固定的检测框易出现定位不准确的问题。[0062] 基于上述技术问题，本申请人认为可以基于电芯不同区域的材质在色彩空间的差异，根据不同区域的色彩值阈值或者RGB（red，green，blue）色彩空间灰度值不同对电芯和电芯的不同区域进行定位，能够提升电芯的定位准确性。[0063] 这里，色彩空间（ColorSpace）是一种指定色彩的空间组合，涉及到三个颜色的定义：红、绿、蓝与色彩模式进行结合，以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩，这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间。不同的色彩空间模型由RGB色彩模式发展而来，如色相、饱和度和亮度（HSL（Hue，Saturation，Lightness））和色相、饱和度和明度（HSV（Hue，Saturation，Value））。色彩空间是一种描述和规范颜色系统的空间，通常以数学方式（例如数值）定义，色彩值用于对色彩空间的颜色进行定义，例如，HSV色彩空间中色相（Hue）表示颜色的种类，取值范围是0?360，在这个范围内，0表示红色，60表示黄色，120表示绿色。[0064] 基于上述发明构思，本申请实施例提供一种电芯检测方法，电芯检测方法应用于电池生产线上电芯检测工位的电芯定位系统，电芯定位系统至少包括检测工位上的工控机和图像采集系统，其中，图像采集系统可以是固定在检测工位上的电荷耦合器件（CCD，chargecoupleddevice）相机，也可以是能进行图像采集的二维相机或者三维相机，工控机可以是上位机，用于对图像采集系统采集的图像进行计算，实现电芯定位。这里，上位机是指与下位机或生产线上的生产设备进行通信和控制的计算机或系统，上位机能够发出操控命令，用于监控和控制远程设备或系统，上位机可以是桌面计算机、服务器或其他高级计算设备。[0065] 本申请实施例提供的电芯检测方法，响应于电芯到达检测工位，工控机获取图像采集系统采集的包括电芯多个区域的图像，对图像进行色彩转换，将采集的图像转换至色彩空间（可以是HSV色彩空间），得到电芯的转换图像，基于多个色彩阈值区间，分别对转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到电芯的定位结果。[0066] 这样，本申请实施例通过对电芯的图像进行色彩转换，基于电芯的不同区域在转换后的色彩空间的差异，有效的分辨图像的前景和背景，对电芯的不同区域进行分割，准确的对电芯的不同区域进行了划分，基于划分后的区域进行定位能够提升定位的准确性；同时，本申请实施例无需通过神经网络等方式对图像进行处理定位，通过色彩转换进行定位减少了工控机的计算量，减少了工控机因计算量大导致无法及时向下一工位反馈电芯的定位结果，使得下一工位的生产需要等待，使得生产不流畅，导致产线生产效率降低的问题。[0067] 本申请实施例公开的电芯检测方法定位后的电芯可以但不限用于车辆、船舶或飞行器等用电装置中。可以使用具备本申请公开的电芯等组成该用电装置的电源系统，这样，有利于缓解并自动调节电芯膨胀力恶化，补充电解液消耗，提升电池性能的稳定性和电池寿命。[0068] 本申请实施例公开的电芯检测方法定位后的电池可以作为电源的用电装置，用电装置可以为但不限于手机、平板、笔记本电脑、电动玩具、电动工具、电瓶车、电动汽车、轮船、航天器等等。其中，电动玩具可以包括固定式或移动式的电动玩具，例如，游戏机、电动汽车玩具、电动轮船玩具和电动飞机玩具等等，航天器可以包括飞机、火箭、航天飞机和宇宙飞船等等。[0069] 本申请实施例提供一种电芯检测方法，以提高电池电芯定位的准确度和效率。下面将结合附图对本申请的技术方案进行详细阐述。[0070] 参见图1，图1是本申请实施例提供的一种可选的电芯检测方法的流程示意图一，该方法应用于电芯定位系统的工控机，该电芯定位系统包括：图像采集系统和工控机，电芯检测方法通过步骤S101至步骤S103实现：[0071] 步骤S101、响应于电芯到达检测工位，获取图像采集系统采集的包括所述电芯多个区域的图像。[0072] 在一些实施例中，检测工位是电芯卷绕完成后，电芯注液和入壳之前的工位，卷绕后的电芯通过传送带到达检测工位。检测工位用于对电芯进行外观检测，通过定位可以确定两个极耳之间的间隔是否满足要求，极耳的大小是否满足要求，极耳与大面之间的相对位置关系是否满足需求，极耳和大面是否有缺陷等检测。[0073] 在本申请实施例中，图像采集系统可以是指检测工位上的相机系统，包括相机、光源和显示界面等组件，显示界面可以用于显示相机拍摄的图像，也可以是工控机定位之后，接收工控机的定位结果并显示在显示界面。在一些实施例中，显示界面可以是人机交互界面（HMI，HumanMachineInterface），用于现场的工程师对图像采集系统的参数进行调整，例如曝光度等参数，以调整图像的质量。这里，相机可以是电荷耦合器件（CCD，chargecoupleddevice）相机，也可以是能进行图像采集的二维相机或者三维相机。[0074] 在本申请实施例中，检测工位上设置有机械抓手，通过传送带将卷绕工位卷绕完成后的电芯传送到检测工位上，工控机控制机械抓手将传送带上的电芯抓取到检测工位的托盘上，托盘位于检测工位的固定位置，托盘上具有固定装置用于固定电芯，托盘与图像采集系统的位置相对固定，使得每个电芯在检测工位上的位置尽量保持一致，以使得图像采集系统采集到的图像能够包括电芯外观。[0075] 这里，工控机可以在电芯固定在托盘后，向图像采集系统发送图像采集信号，进行图像采集，得到包含电芯多个区域的图像，多个区域可以是指电芯的极耳区域和大面区域等。[0076] 这里，托盘上可以设置有传感器或其他检测设备，用于检测电芯的位置、信号或其他特定特征，来确定电芯是否已经在托盘上到位，一旦工控机采集到传感器传来的到位信号，则向图像采集系统发送图像采集信号。[0077] 在本申请实施例中，图像的多个区域至少包括电芯的极耳区域，极耳区域包括阴极极耳区域和阳极极耳区域。[0078] 步骤S102、对所述图像进行色彩转换，得到所述电芯的转换图像。[0079] 在一些实施例中，图像采集系统采集的图像可以是三原色（RGB，Red、Green、Blue）图像等图像模式，但是RGB图像的三个分量均用于表示色调，在通过颜色进行定位时，要同时考虑R、G、B三个变量，使得通过RGB图像对电芯上各区域进行定位时，需要考虑的因素太多，计算比较复杂，且难以将电芯图像的前景和背景区分开，导致分割结果准确度不高。[0080] 因此，本申请实施例可以将图像进行色彩转换，转换至针对电芯的各区域能够有更明显的区别，且能够有效分离电芯的前景和背景的色彩空间，例如，HSV色彩空间，HSV色彩空间中通道向量由三个部分组成，包括色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value），可以实现对特定颜色区域的提取和识别，从而实现对图像中不同对象的区分。[0081] 在本申请实施例中，为了使得转换图像能够有效的对电芯的各区域进行分割，可以将图像转换至HSV色彩空间，得到转换图像。[0082] 步骤S103、基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到所述电芯的定位检测结果；其中，各区域对应的色彩阈值区间是基于各区域的材质确定的。[0083] 在本申请实施例中，电芯不同区域的材质已知，可以根据该材质在HSV空间不同的色彩表现，确定各区域在HSV空间中的目标颜色范围，即色彩阈值区间，根据对应的目标颜色范围对转换图像进行分割，得到各区域对应的目标颜色区域，对各颜色区域进行定位，得到各区域的定位结果。[0084] 在一些实施例中，转换图像上的多个区域至少包括电芯的极耳区域，电芯可以通过铜和铝来分别作为两个电芯的两个电极的极耳，根据铜和铝在HSV空间中色彩的不同，可以确定铜和铝各自对应的色彩阈值区间，例如，铜的色彩阈值区间可以是h在0?113、s在53?255、v在137?255之间；铝的色彩阈值区间可以是h在0?66、s在36?107、v在29?73之间，基于这两个色彩阈值区间，可以定位转换图像中铜极耳和铝极耳对应的区域，对该区域进行轮廓提。允涑鐾吐良亩ㄎ蛔，即电芯的极耳定位结果。[0085] 在一些实施例中，转换图像上的多个区域还包括电芯的大面区域，通过大面区域对应的色彩阈值区间对大面进行识别，得到电芯的大面定位结果。[0086] 这里，对某一色彩阈值区间对应的区域进行轮廓提取可以是指通过色彩阈值区间将转换图像上的像素分为两种类别，像素的色彩值处于色彩阈值区间的为一个类别，不处于色彩阈值区间的为一个类别，可以对两个类别进行二值化表示，得到两个区域，将两个区域的边界作为色彩阈值区间对应的区域的轮廓。这里，二值化可以是以黑白的表现形式，也可以是其他表示方式。[0087] 这里，还可以根据历史数据中极耳在图像的大概位置，设置一个粗定位矩形框，指定极耳所在的大致位置范围，然后根据分割算法对粗定位矩形框中的极耳区域不断迭代地分割，直到分别得到只有铜极耳和铝极耳的前景图像，可以将前景图进行二值化处理，得到二值图，基于二值图得到铜极耳和铝极耳的轮廓坐标，作为铜极耳和铝极耳的定位结果。[0088] 在一些实施例中，电芯的极耳和大面材质是已知的，根据材质可以确定极耳和大面在转换图像上的色彩阈值区间，因此，确定色彩阈值区间可以通过步骤S1至步骤S3实现：[0089] 步骤S1、获取所述电芯的信息。[0090] 在一些实施例中，电芯可以是从卷绕工位流转至当前检测工位的，因此，工控机可以直接向卷绕工位的工控机发送信息获取请求，以获取电芯的信息，电芯的信息至少包括电芯的极耳的材质。[0091] 在一些实施例中，每个电芯在生产过程中具有一个电子标签，可以是二维码标签、射频识别（RadioFrequencyIdentification，RFID）标签或其他标识，在卷绕完成后，会将电芯的信息存储，通过扫描电芯的电子标签以获取该信息。[0092] 检测工位上可以设置有信息读取装置，信息读取装置可以是扫码枪或射频识别装置等设备，工控机利用扫码枪对托盘上电芯的电子标签进行读。曰袢〉缧镜男畔。[0093] 步骤S2、基于所述电芯的信息，确定所述电芯的多个区域分别对应的材质信息。[0094] 在本申请实施例中，通过获取得到的电芯信息，可以确定电芯的极耳和大面的材质信息。[0095] 步骤S3、基于所述多个区域中各区域对应的材质信息，确定所述各区域对应的所述色彩阈值区间。[0096] 在本申请实施例中，在确定电芯各区域的材质之后，可以根据各自材质在HSV色彩空间的差异，确定各自区域对应的色彩阈值区间。[0097] 本申请实施例基于材质在HSV色彩空间的差异，确定电芯不同区域对应的色彩阈值区间，能够有效的对电芯的各区域进行分割，提高电芯各区域的定位效果和准确度。[0098] 在一些实施例中，在对电芯的极耳定位完成之后，还可以根据极耳的材质确定极耳的极性，并在图像上极耳的定位区域标注该极耳对应的极性，显示在检测工位的显示界面或者将标注后的图像发送至下一工位。这里，确定极耳的极性并标注可以通过步骤S4和步骤S5实现：[0099] 步骤S4、基于所述两个极耳区域分别对应的材质信息，确定所述两个极耳区域的极性信息。[0100] 在一些实施例中，电芯的极耳材质是已知的，在材质已知的情况下，两个极耳的极性也是已知的。因此，在对不同的极耳定位之后，可以确定对应的极耳的极性。例如，电芯的极耳为铜极耳和铝极耳，在分别确定出铜极耳和铝极耳的位置之后，可以确定铜极耳处的极耳为电芯的阳极极耳，铝极耳处的极耳为电芯的阴极极耳。[0101] 步骤S5、基于所述两个极耳区域的极耳定位坐标，将所述两个极耳区域的极性信息分别显示于所述转换图像上对应的极耳区域。[0102] 在一些实施例中，在确定出各极耳区域的定位坐标和极性之后，可以基于定位坐标在转换图像上生成各极耳区域的定位框，并在定位框边显示该极耳的材质和极性。具有极耳定位框、极耳材质和极耳极性的转换图像可以显示在工控机的人机交互界面（HMI，HumanMachineInterface）上。[0103] 本申请实施例在对极耳定位之后，可以确定极耳的极性，并显示在人机交互界面，以向产线上的操作人员显示定位结果和极耳极性，使得在电芯配对工位，操作人员可以基于电芯的极性进行极耳配对，在后续进行超声波焊接转接片时，能够保证阴阳极连接的正确性，避免电池反接。[0104] 在一些实施例中，工控机在得到电芯的电芯定位结果之后，可以基于定位结果检测电芯两个极耳之间的距离是否符合要求、极耳的大小以及两个极耳之间相互的位置是否符合要求，将不满足条件的电芯确定为不合格（NG，NotGood）的产品，流出检测工位，并将NG产品作为报废料运送至报废料对应的区域；将满足要求的电芯流转至下一工位，例如电芯配对工位。[0105] 本申请实施例通过对电芯的图像进行色彩转换，基于电芯的不同区域在转换后的色彩空间的差异，有效的分辨图像的前景和背景，对电芯的不同区域进行分割，准确的对电芯的不同区域进行了划分，基于划分后的区域进行定位能够提升定位的准确性；同时，本申请实施例无需通过神经网络等方式对图像进行处理定位，通过色彩转换进行定位减少了工控机的计算量，减少了工控机因计算量大导致无法及时向下一工位反馈电芯的定位结果，使得下一工位的生产需要等待，使得生产不流畅，导致产线生产效率降低的问题。[0106] 在一些实施例中，图2是本申请实施例提供的一种可选的电芯检测方法的流程示意图二，如图2所示，电芯的多个区域至少包括电芯的极耳区域，电芯的定位检测结果至少包括极耳定位结果，步骤S103可以通过步骤S201至步骤S205实现：[0107] 步骤S201、基于多个色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到各极耳区域分别对应的前景图像。[0108] 在本申请实施例中，图像分割是从粗到细推理的一个自然步骤，其分割的目标是给图像中的每个像素都贴上对应的一类所代表的内容的标签。即图像分割是将图像中的每个像素都归入其中的一个类。[0109] 本申请实施例中，可以将处于一个色彩阈值区间的像素，确定为该色彩阈值区间对应的区域，在转换图像上将该区域进行分割，得到该区域对应的前景图像。这里，前景图像是指只有分割后的各区域的图像，除该区域外，其他地方的像素值为0，即黑色。[0110] 图3是本申请实施例提供的图像定位的流程示意图，如图3所示，基于步骤S201可以对转换图像301上的电芯各区域进行分割，图3以电芯的一个极耳为例，通过该极耳对应的色彩阈值区间，提取该极耳的前景图像302。[0111] 这里，步骤S201可以通过步骤S2011和步骤S2012实现：[0112] 步骤S2011、基于各色彩阈值区间，分别对所述转换图像中与各色彩阈值区间对应的电芯不同的极耳区域进行分割，得到所述转换图像上各色彩阈值区间对应的掩码区域。[0113] 在本申请实施例中，基于不同的极耳区域分别对应的色彩阈值区间，对转换图像中各色彩阈值区间对应的区域进行分割，分别得到不同极耳区域分别对应的掩码图像，各掩码图像上只有分割出的极耳区域对应的掩码区域，也就是说，铜极耳对应的色彩阈值区间的掩码图像上只有铜极耳对应的区域。[0114] 步骤S2012、对所述图像上各掩码区域对应的区域进行提。玫礁餮诼肭蚨杂Φ那蚨杂Φ那熬巴枷。[0115] 这里，根据各掩码区域在图像上的位置，对图像各掩码区域对应的区域进行提。玫礁餮诼肭蚨杂Φ那蚨杂Φ那熬巴枷。[0116] 步骤S202、分别对各前景图像进行二值化处理，得到各区域对应的二值图。[0117] 请继续参照图3，各前景图像（如极耳的前景图像302）中仅包含了对应的各区域，可以对前景图像进行二值化处理，将电芯各区域的像素值设置为0，将背景设置为255，以方便对图像进行去噪，得到二值图303。[0118] 在一些实施例中，在进行二值化处理之前，可以将前景图像转换为灰度图，再对灰度图进行二值化，避免因前景图中图像上的一些异常（例如，金属的部分区域异常发亮），导致二值化结果不准确的问题。[0119] 步骤S203、分别对各二值图进行去噪处理，得到各区域对应的去噪二值图。[0120] 在一些实施例中，可以通过位运算去噪和腐蚀膨胀操作去噪对各区域对应的二值图进行去噪处理，得到各区域对应的去噪二值图，如图3中的去噪二值图304。[0121] 这里，位运算去噪用于对图像的像素值进行处理，通过对二值图的每一个像素灰度进行与、或、非等运算去除噪声，例如，通过位运算检查某一个白色像素的邻域（例如，该像素点周围对应的3*3的区域），如果邻域内无白色像素，将该白色像素视为噪声并消除。腐蚀膨胀操作去噪是基于形态学的去噪操作，通过对图像进行缩小和增大对各区域的边缘进行去噪，得到各区域对应的去噪二值图。[0122] 步骤S204、分别对各去噪二值图中的对应区域进行轮廓提。玫礁髑蛟诩觳夤の蛔晗瞪系亩ㄎ蛔。[0123] 这里，检测工位坐标系可以是指对检测工位中各物理位置构建的一个统一的坐标系。通过该检测工位坐标系，可以将待定位电芯的两个极耳、大面在检测工位中的视觉位置统一至同一坐标系。[0124] 在本申请实施例中，去噪二值图中只有0和255，因此，可以快速对电芯的各区域进行轮廓提。ㄕ饫，去噪二值图非0区域为亮，0区域为黑，可以得到亮区域的轮廓点作为各区域的轮廓），从而可以确定轮廓在不同方向上的定位，从而得到各区域轮廓的定位坐标。这里，定位坐标可以是指各区域的最小外接矩形的定位坐标，通过矩形左下角坐标和矩形的长宽来表示。[0125] 步骤S205、将各区域的定位坐标，确定为所述电芯的极耳定位结果。[0126] 本申请实施例可以将各区域的定位坐标对应的定位框显示于转换图像上，作为电芯的定位结果，显示于检测工位的HMI界面。[0127] 本申请实施例通过不同的色彩阈值区间对转换图像中电芯的各区域进行分割，对分割后的前景图进行二值化和去噪，提升了电芯各区域的定位准确度。[0128] 在一些实施例中，电芯的多个区域可以至少包括电芯的两个极耳区域，电芯在卷绕工位卷绕完成之后，到达检测工位，检测工位的抓取机器人抓取电芯放置在检测工位的托盘上，检测工位的托盘上设置有用于固定电芯的固定装置，托盘在长时间使用之后，托盘上的固定装置长时间与电芯接触摩擦，可能会残留一些电芯的材料或者托盘存在磨损，导致色彩转换之后的转换图像上固定装置的颜色与极耳的颜色相同，可能会导致极耳在进行分割时不准确，导致定位不准确，因此，本申请实施例可以基于转换图像上托盘的固定装置的颜色是否与极耳的颜色相似，来改变对极耳的定位方法。[0129] 在一些实施例中，如果转换图像上托盘的固定装置的颜色与两个极耳的颜色均不同时，步骤S204可以通过步骤S2041和步骤S2042实现：[0130] 步骤S2041、响应于所述转换图像中托盘的色彩值不处于两个极耳区域对应的色彩阈值区间，分别对两个极耳区域对应的去噪二值图进行极耳轮廓提。玫搅礁黾掷。[0131] 在一些实施例中，转换图像中托盘的色彩值不处于两个极耳区域对应的色彩阈值区间，说明在基于色彩阈值区间对极耳区域进行分割时，不会将部分托盘区域标记为极耳，此时，去噪二值图中仅包含极耳区域，没有标记为极耳的托盘，因此，可以直接对极耳区域进行极耳轮廓提。玫搅礁黾掷，无需先识别托盘再将托盘去掉的步骤。[0132] 步骤S2042、基于两个极耳轮廓，确定两个极耳区域分别在所述检测工位坐标系上的极耳定位坐标。[0133] 本申请实施例在分别得到两个极耳轮廓的时候，可以确定两个极耳区域分别在所述检测工位坐标系上的极耳定位坐标。[0134] 本申请实施例考虑了老化的托盘对图像识别的影响，在托盘颜色与极耳区域的颜色不同的情况下，可以快速得到极耳区域的定位坐标。[0135] 在一些实施例中，如果转换图像上托盘的固定装置的颜色位于任一个极耳的色彩阈值区间中时，步骤S204还可以通过步骤S2043至步骤S2045实现：[0136] 步骤S2043、响应于所述转换图像中托盘的色彩值处于所述第一极耳对应的色彩阈值区间，对所述第二极耳对应的去噪二值图进行极耳轮廓提。玫降诙极耳轮廓。[0137] 在一些实施例中，如果托盘的颜色位于一个极耳对应的色彩阈值区间时，例如托盘的色彩值处于所述第一极耳对应的色彩阈值区间，说明在通过色彩阈值区间对第一极耳进行分割时，会将部分托盘区域认为是第一极耳，也就是说第一极耳对应的去噪二值图中不止包括第一极耳，还包括了托盘，因此，直接对第一极耳对应的去噪二值图进行轮廓提取是不准确的，此时，由于两个极耳在电芯上的高度是一致的，可以基于第二极耳的坐标定位第一极耳。[0138] 此时，第二极耳对应的去噪二值图中只有第二极耳，因此，可以直接进行轮廓提。玫降诙极耳在检测工位坐标系的第二极耳定位坐标。[0139] 步骤S2044、基于所述第二极耳轮廓，确定所述第二极耳在所述检测工位坐标系上的第二极耳定位坐标。[0140] 步骤S2045、基于所述第二极耳定位坐标和所述第一极耳对应的去噪二值图，确定所述第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。[0141] 在一些实施例中，在确定出第二极耳定位坐标后，可以确定极耳在检测工位坐标系的第一方向上的位置区间，基于该位置区间，将第一极耳对应的去噪二值图中除该位置区间之外的其他区域的像素的数值均取反处理，设置为255，此时，可以去除第一极耳对应的去噪二值图中误标的托盘区域。[0142] 这里，第一方向是指极耳与大面连接的方向。[0143] 在一些实施例中，步骤S2045可以通过步骤S11至步骤S13实现：[0144] 步骤S11、基于所述第二极耳定位坐标，在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上对所述第一极耳进行粗定位，得到所述第一极耳对应的粗定位区域。[0145] 这里，在得到第二极耳定位坐标之后，可以确定电芯的极耳在第一方向上的位置，因此可以根据第二极耳定位坐标中第一方向上的坐标对第一极耳进行粗定位，得到第一极耳对应的粗定位区域。例如，第二极耳在第一方向上的坐标为（7，9），则粗定位区域为第一方向上坐标为7?9之间的区域。[0146] 在一些实施例中，步骤11可以通过步骤S111至步骤S112实现：[0147] 步骤S111、基于所述第二极耳定位坐标，确定所述电芯的极耳区域在所述第一方向上的两个位置坐标。[0148] 在一些实施例中，理想状态下，即电芯生产过程中不存在误差的情况下，电芯两个极耳在第一方向上的高度相同，因此，在第一极耳在第一方向上难以定位的情况下，可以基于第二极耳在第一方向上的定位坐标，确定出该电芯的极耳在第一方向上的两个位置坐标，两个位置坐标之间的区域为极耳在第一方向上的区域。[0149] 步骤S112、在所述第一极耳对应的去噪二值图的第一方向上，将所述两个位置坐标之间的区域，确定为所述第一极耳对应的粗定位区域。[0150] 这里，粗定位区域是指基于两个位置坐标，形成两条垂直于第一方向的两条平行线之间的区域，在第一方向上，极耳位于粗定位区域内。[0151] 步骤S12、在所述粗定位区域，确定所述第一极耳在第二方向上的轮廓位置；其中，所述第一方向与所述第二方向垂直，所述第一极耳在所述第一方向上与所述托盘接触。[0152] 这里，第一极耳在第二方向上不与托盘接触，因此，将第一方向上误标的托盘区域去除之后，在粗定位区域可以直接提取第一极耳在第二方向上的轮廓，得到第一极耳在第二方向上的轮廓坐标，即轮廓位置。[0153] 步骤S13、基于所述粗定位区域和所述轮廓位置，确定第一极耳在所述检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。[0154] 这里，粗定位区域可以得到第一极耳在第一方向上的坐标，轮廓位置可以得到第一极耳在第二方向上的坐标，因此，可以得到第一极耳在检测工位坐标系上的第一极耳定位坐标。[0155] 本申请实施例考虑了老化的托盘对图像识别的影响，在托盘颜色与极耳区域的颜色相同的情况下，对误标的托盘进行去除，提高了极耳定位的准确性。[0156] 在一些实施例中，电芯的多个区域还包括电芯的大面区域。图4是本申请实施例提供的一种可选的电芯检测方法的流程示意图三，如图4所示，电芯的多个区域可以至少包括电芯的大面区域，电芯的定位检测结果还包括大面定位结果，步骤S204还可以通过步骤S401至步骤S405实现：[0157] 步骤S401、基于大面区域对应的大面色彩阈值区间，对所述转换图像中与所述大面色彩阈值区间对应的区域进行分割，得到所述大面区域对应的前景图像。[0158] 在一些实施例中，大面区域对应的大面色彩阈值区间可以是产线操作人员基于大面材质在HSV色彩空间的表现设定的。基于大面色彩阈值区间对转换图像进行分割，得到大面区域对应的前景图像。大面区域对应的前景图像中仅包含电芯的大面区域。[0159] 步骤S402、对所述大面区域对应的前景图像进行二值化处理，得到所述大面区域对应的大面二值图。[0160] 步骤S403、对所述大面二值图进行大面轮廓提。玫酱竺娲侄ㄎ宦掷凰龃竺娲侄ㄎ宦掷喔龃侄ㄎ宦掷咭来瘟拥玫降谋蘸下掷。[0161] 在一些实施例中，大面二值图中的像素分为了两类，亮区和暗区之间的交界线即为大面粗定位轮廓，交界线至少可以包括大面的上下左右边。大面粗定位轮廓还可以是大面的最小的外接矩形。[0162] 在一些实施例中，还可以通过图像采集系统采集的包括电芯多个区域的图像对大面进行粗定位，即本申请实施例在得到大面粗定位轮廓时，还可以通过步骤S21和步骤S22实现：[0163] 步骤S21、对所述图像进行二值化处理，得到所述电芯对应的电芯二值图。[0164] 在一些实施例中，图像为采集系统采集的RGB图像，进行二值化处理可以是对RGB图像的绿色通道进行灰度处理，使得图像中大面区域为亮区，其他区域为暗区，得到电芯对应的电芯二值图。[0165] 步骤S22、对所述电芯二值图进行大面轮廓提。玫酱竺娲侄ㄎ宦掷凰龃竺娲侄ㄎ宦掷喔龃侄ㄎ宦掷咭来瘟拥玫降谋蘸下掷。[0166] 在一些实施例中，电芯二值图中的像素分为了两类，亮区和暗区之间的交界线即为大面粗定位轮廓，交界线至少可以包括大面的上下左右边。大面粗定位轮廓可以是大面的最小的外接矩形。[0167] 在一些实施例中，在已经确定了极耳坐标的前提下，可以基于极耳上边缘在第一方向上的坐标，将该坐标向下平移极耳高度来得到大面的上轮廓边；这里，由于极耳的下边缘与大面的上边缘连接，还可以将极耳下边缘的坐标作为大面的上轮廓的坐标。[0168] 步骤S404、对所述多个粗定位轮廓边进行精定位，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边。[0169] 在一些实施例中，步骤S404可以通过步骤S4041至步骤S4043实现：[0170] 步骤S4041、在各粗定位轮廓边上的多个不重合的位置处设置多个定位矩形；其中，粗定位轮廓边位于各定位矩形内部。[0171] 图5是本申请实施例提供的大面精定位的示意图，如图5所示，在各粗定位轮廓边上的多个不重合的定位位置处设置多个定位矩形501，图5以大面的上轮廓边为例，设置多个定位矩形501，且粗定位轮廓边位于各定位矩形内部。[0172] 步骤S4042、基于所述多个定位矩形，分别确定多个位置处的多个精定位坐标。[0173] 这里，每个定位位置处的精定位坐标可以是每个定位矩形中大面和背景的分界处的坐标。也可以是，每个定位矩形中的最大值，如图5所示，可以是每个定位矩形501中在竖直方向（即第一方向）上的轮廓边的坐标最大值。[0174] 步骤S4043、分别对各粗定位轮廓边对应的多个精定位坐标进行拟合，得到各粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边。[0175] 这里，得到每一个轮廓边对应的多个精定位坐标之后，可以通过最小二乘法对每一个轮廓边对应的多个精定位坐标进行拟合，得到每一个粗定位轮廓边对应的精定位轮廓边。[0176] 步骤S405、基于多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标，得到所述电芯的大面定位结果。[0177] 在一些实施例中，由于最小二乘法会拟合出一条直线，因此，如果其中一个或者多个精定位出现误差，会导致拟合的直线与实际轮廓相差较大，因此，需要对拟合的直线的斜率进行判断，拟合出的直线的斜率满足条件的情况下，使用精定位轮廓边作为大面的定位坐标，不满足条件的情况下，使用粗定位轮廓边作为大面的定位坐标。[0178] 在一些实施例中，步骤S405可以通过步骤S4051和步骤S4052实现：[0179] 步骤S4051、响应于所述多个精定位轮廓边中任一精定位轮廓边不满足斜率条件，基于所述任一精定位轮廓边对应的粗定位轮廓边和其他精定位轮廓，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标。[0180] 在一些实施例中，斜率条件可以是指第一方向上的精定位轮廓边斜率应大于200，第二方向上的精定位轮廓边斜率应小于0.01。如果多个精定位轮廓边中任一精定位轮廓边不满足斜率条件，则该轮廓边使用粗定位轮廓边的坐标作为该轮廓边的定位坐标，从而确定出大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标。[0181] 步骤S4052、响应于所述多个精定位轮廓边均满足斜率条件，基于所述多个精定位轮廓边，确定所述大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标。[0182] 在一些实施例中，如果多个精定位轮廓边均满足斜率条件，基于所述多个精定位轮廓边的坐标，确定大面区域在检测工位坐标系上的大面定位坐标。[0183] 在一些实施例中，电芯大面由于在图像上占据的面积较大且轮廓清晰，也可以不进行色彩转换，直接通过图像进行大面轮廓定位。[0184] 本申请实施例对大面进行定位时，通过图像粗定位之后，对每个轮廓边进行了精定位，提高了电芯大面的定位准确性。[0185] 为实现本申请实施例提供的电芯检测方法，本申请实施例还提供一种电芯定位系统，图6是本申请实施例提供的电芯定位系统的结构示意图，如图6所示，该电芯定位系统包括：工控机601和图像采集系统602。[0186] 工控机601，响应于电芯到达检测工位，向图像采集系统602发送图像采集信号；图像采集系统602，用于响应于图像采集信号，对电芯进行图像采集，得到至少包括电芯多个区域的图像，并将图像发送至工控机601；工控机601，还用于获取图像，对图像进行色彩转换，得到电芯的转换图像；基于多个色彩阈值区间，分别对转换图像中电芯的多个区域进行定位，得到电芯的定位检测结果。并将极耳定位结果上传至制造执行系统（MES，ManufacturingExecutionSystem）。[0187] 在一些实施例中，图像采集系统602固定在检测工位上，可以包括光源和相机。其中，相机可以通过锁紧结构固定在检测工位上，用于对电芯进行图像采集，得到图像；光源固定在检测工位上，位于相机和电芯之间，用于为相机提供光源。[0188] 在一些实施例中，光源可以包括轴向设置的穹顶光源和同轴光源，以实现更好的打光，使得图像更加清晰。[0189] 在本申请实施例中，为了避免光源对人眼造成伤害，以及相机受到污染，可在相机外部加一个保护罩。[0190] 接下来提供一种电芯检测方法在实际场景中的应用。[0191] 基于相关技术中电芯放在托盘上的位置会有偏移，因此用预设位置的极耳检测框会导致极耳的定位坐标出现误差大，带来鲁棒性不足的问题。本申请实施例针对裸电芯中铜极耳和铝极耳成像后在HSV色彩空间的差异，通过不同的HSV阈值区间分别提取铜极耳和铝极耳的区域，并通过滤波去噪消除背景区域噪音，再对铜极耳和铝极耳进行定位。还可以对裸电芯的大面进行定位。[0192] 图7是本申请实施例提供的裸电芯极耳定位的流程示意图，图8是本申请实施例提供的裸电芯极耳定位的图像流程示意图，如图7和图8所示，裸电芯极耳定位可以通过步骤S701至步骤S713实现：[0193] 步骤S701、获取裸电芯大面图像。[0194] 在本申请实施例中，工控机基于检测工位上的图像采集设备获取裸电芯大面图像801（即图像）。[0195] 步骤S702、基于第一HSV阈值区间，提取铜极耳掩模图。[0196] 这里，裸电芯大面图像可以是指RGB图像，可以将RGB图像转换到HSV色彩空间，得到HSV图像，基于第一HSV阈值区间对HSV图像进行分割，得到铜极耳掩模图802，如图8所示，基于第一HSV阈值区间，提取了铜极耳的前景图像。这里，第一HSV阈值区间可以是指h在0?113、s在53?255、v在137?255之间。[0197] 步骤S703、基于铜极耳掩模图，在裸电芯大面图像提取铜极耳前景图。[0198] 在本申请实施例中，基于铜极耳掩模图802在裸电芯大面图像801中匹配出铜极耳区域，对裸电芯大面图像801中的铜极耳进行分割，得到铜极耳前景图803。[0199] 步骤S704、将铜极耳前景图转为灰度图。[0200] 在一些实施例中，可以对铜极耳前景图中的像素进行二值化，将铜极耳前景图转为灰度图。[0201] 步骤S705、对灰度图进行滤波去噪。[0202] 在本申请实施例中，可以通过腐蚀膨胀操作对灰度图进行去噪，得到去噪后的第一去噪灰度图804。这里，腐蚀的作用是消除铜极耳的边界点，消除噪声点；膨胀的作用是将与铜极耳接触的背景点合并到铜极耳中，添补铜极耳中的空洞。[0203] 步骤S706、基于去噪后的灰度图，得到铜极耳定位结果。[0204] 在本申请实施例中，根据去噪后的灰度图，可以得到铜极耳的最小外接矩形，得到铜极耳在图像上的定位结果，轮廓坐标为（xcu，ycu，wcu，hcu），其中，xcu和ycu是最小外接矩形左下角的坐标值，wcu是最小外接矩形的宽，hcu是最小外接矩形的高。[0205] 步骤S707、基于第二HSV阈值区间，提取铝极耳掩模图。[0206] 在本申请实施例中，基于第二HSV阈值区间对HSV图像进行分割，得到铝极耳掩模图805，如图8所示，基于第二HSV阈值区间，提取了铝极耳的前景图像。这里，第二HSV阈值区间可以是指h在0?66、s在36?107、v在29?73之间。[0207] 步骤S708、基于铝极耳掩模图，在原图提取铝极耳前景图。[0208] 在本申请实施例中，基于铝极耳掩模图805在裸电芯大面图像801中匹配出铝极耳区域，对裸电芯大面图像801中的铝极耳进行分割，得到铝极耳前景图806。[0209] 步骤S709、将铝极耳前景图转灰度图，并对部分图像取反。[0210] 在本申请实施例中，可以对铝极耳前景图中的像素进行二值化，将铝极耳前景图转为灰度图。[0211] 这里，如图8中的铝极耳前景图806所示，托盘在老化或者长期使用之后，裸电芯的材料会残留在托盘上，会导致图像中部分托盘的颜色与极耳的相同，因此，需要对灰度图中托盘位置的灰度值取反，得到取反的取反灰度图807。[0212] 步骤S710、对取反的灰度图进行位运算和滤波去噪。[0213] 在本申请实施例中，可通过位运算去噪和腐蚀膨胀操作去噪，对取反的灰度图进行去噪处理，得到去噪后的第二去噪灰度图808。[0214] 步骤S711、基于去噪后的灰度图，得到铝极耳初始定位结果。[0215] 在本申请实施例中，基于去噪后的灰度图，可以得到铝极耳的最小外接矩形框的定位结果，轮廓坐标为（xal，yal，wal，hal），其中，xal和yal是最小外接矩形左下角的坐标值，wal是最小外接矩形的宽，hal是最小外接矩形的高。[0216] 步骤S712、基于铝极耳初始定位结果和铜极耳定位结果，得到铝极耳定位结果。[0217] 在本申请实施例中，如去噪后的第二去噪灰度图808所示，托盘上用于固定铝极耳的部分区域与铝极耳的颜色相同，可能会导致铝极耳在y方向上的定位不准确。而由于铜极耳特殊的颜色，对铜极耳进行识别时不会将托盘识别为极耳，因此，铜极耳的y坐标不会受托盘的影响，且裸电芯制作过程中，阴极极耳和阳极极耳的尺寸相同，因此，为了使得铝极耳的识别更加准确，可以通过铜极耳的定位结果中的y方向的坐标ycu对铝极耳进行定位，得到铝极耳的最小外接矩形框的坐标（point(xal，ycu)，point(xal+wal，ycu+hal）)。[0218] 步骤S713、输出铜铝极耳极性及定位结果。[0219] 在本申请实施例中，在进行裸电芯的极耳定位之前，裸电芯的极耳是铜和铝是已知的，因此，在通过不同的阈值区间识别出铜和铝之后，就可以确定裸电芯的极性，即铜为阴极，铝为阳极。[0220] 在得到铜极耳和铝极耳的定位结果后，可以在裸电芯大面图像801的基础上显示铜极耳和铝极耳的定位框和极性，如图8中的定位结果图809所示。[0221] 本申请实施例再提供一种裸电芯大面定位的方法，图9是本申请实施例提供的裸电芯大面定位的流程示意图，如图9所示，裸电芯大面定位可以通过步骤S901至步骤S911实现：[0222] 步骤S901、获取裸电芯大面图像。[0223] 在一些实施例中，工控机获取裸电芯的大面图像（即图像），这里大面图像上不仅有大面区域，还包括极耳区域。[0224] 步骤S902、对大面图像转灰度图，并进行阈值分割和二值化处理，得到二值化图像。[0225] 在本申请实施例中，可以将大面图像转换为灰度图，并进行大面分割和二值化处理，得到二值化图像，二值化图像中，电芯区域的像素值为255，背景的像素值为0。[0226] 步骤S903、基于二值化图像，提取前景外接矩形作为大面粗定位。[0227] 在一些实施例中，将电芯区域的外接矩形作为大面粗定位，粗定位的外接矩形中包括极耳和大面。[0228] 步骤S904、粗定位上边缘下移极耳高度，获得大面缘粗定位上边缘。[0229] 这里，在已经对极耳进行定位的前提下，可以从粗定位上边缘下移极耳高度，获得大面缘粗定位上边缘。[0230] 步骤S905、粗定位上边缘附近取多个矩形，计算最大竖直梯度点。[0231] 在一些实施例中，图10是本申请实施例提供的电芯大面上边缘定位的结构示意图，如图10所示，在上边缘粗定位上取多个上边缘定位矩形101，计算每个上边缘定位矩形101中的大面轮廓在竖直方向的最大坐标。[0232] 步骤S906、最小二乘法获取上边缘精定位，下边为图像的下边缘。[0233] 基于多个上边缘定位矩形确定的定位坐标，通过最小二乘法进行拟合，得到上边缘精定位，如图10所示，图像未采集到电芯的全部区域，针对图10，大面下边为图像的下边缘。这里，如果图像采集到了大面的下边缘，通过上述上边缘和左右边缘的方式，先粗定位再精定位的方法对大面的下边缘进行定位。[0234] 步骤S907、粗定位左右边缘取多个矩形，计算最大水平梯度点。[0235] 图11是本申请实施例提供的电芯大面左边缘定位的结构示意图，如图11所示，在左边缘粗定位上取多个左边缘定位矩形102，计算每个左边缘定位矩形102中的大面轮廓在水平方向的最大坐标，即左边缘各定位矩形的最大水平梯度点。[0236] 图12是本申请实施例提供的电芯大面右边缘定位的结构示意图，如图12所示，在右边缘粗定位上取多个右边缘定位矩形103，计算每个右边缘定位矩形103中的大面轮廓在水平方向的最大坐标，即右边缘各定位矩形的最大水平梯度点。[0237] 步骤S908、最小二乘法，获取左右边精定位。[0238] 基于多个左边缘定位矩形和右边缘定位矩形的定位坐标，通过最小二乘法进行拟合，得到左边缘精定位和右边缘精定位。[0239] S909、精定位斜率是否满足斜率条件。[0240] 在一些实施例中，需要第一精定位线进行斜率防呆判定，竖直的左右精定位边的斜率需要大于阈值200，水平精定位边的斜率需要小于阈值0.01。满足防呆则采用精定位，执行步骤S910，否则采用粗定位，执行步骤S911。[0241] 步骤S910、输出精定位结果。[0242] 步骤S911、输出粗定位结果。[0243] 本申请实施例针对铜极耳和铝极耳成像后在HSV色彩空间的差异，使用两套HSV阈值区间分别提取铜极耳和铝极耳的区域，并通过滤波去噪消除背景区域噪音。本申请对于使用HSV阈值区间提取铝极耳区域伴有难处理噪声的问题，通过借用铜极耳的定位信息，即使用铜极耳的区域y坐标作为铝极耳的区域y坐标来解决。同时，针对裸电芯样本，能够准确提取极耳区域，判定极耳极性，完成裸电芯大面定位。[0244] 应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各步骤/过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤/过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。[0245] 本申请采用了“上”、“下”、“顶”、“底”、“前”、“后”、“内”和“外”等指示的方位或位置关系的描述，这仅是为了便于描述本申请，而不是指示或暗示所指的装置必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。[0246] 在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可视具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。[0247] 需要说明的是，在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。[0248] 在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。[0249] 上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。[0250] 以上，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

专利地区：福建

专利申请日期：2024-05-21

专利公开日期：2024-11-22

专利公告号：CN118229675B