一种基于三维图像处理和路径规划的锂电池胶层剥离方法与流程

本发明涉及锂电池回收，尤其涉及一种基于三维图像处理和路径规划的锂电池胶层剥离方法。

背景技术：

1、锂电池回收作为新能源领域的重要环节，对资源循环利用和环境保护具有不可忽视的价值。随着电动汽车和储能设备的广泛应用，退役锂电池的数量激增，如何高效、安全地处理这些电池成为行业亟待解决的难题。锂电池回收不仅关乎资源的再利用，还直接影响着生态系统的可持续发展，因此探索创新技术以提升回收效率显得尤为紧迫。

2、当前，锂电池回收过程中，剥离电芯外壳与内部材料的技术多依赖于机械操作或化学溶解，但这些方法往往面临适应性不足的问题。尤其是在面对不同型号、不同老化程度的电池时，现有方法难以精准应对电池内部结构的复杂变化，导致剥离过程中容易损伤关键部件或降低回收材料的纯度。这种局限性使得回收过程的效率和安全性都受到较大制约，亟需一种更具针对性的技术手段来突破瓶颈。

3、在这一领域中，核心技术难点集中在如何准确判断电池内部胶层与电芯外壳的粘结状态。胶层作为连接电芯与外壳的重要部分，其厚度和硬度分布直接决定了剥离的难易程度。由于胶层在不同电池中的特性差异较大，比如有的区域粘结紧密，有的区域较为松散，若无法提前感知这些特性，就会导致机械剥离时用力不均，进而造成电芯破损或剥离不彻底的风险。这种特性差异带来的判断难题，进一步演变为对剥离策略精准制定的挑战，因为缺乏对胶层状态的细致了解，机械操作往往只能采取统一的动作模式，无法针对具体区域调整策略。

4、因此，如何在剥离前准确识别胶层与电芯外壳粘结最紧密的区域，并据此制定针对性的剥离策略，成为锂电池回收过程中提升效率与安全性的关键问题。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中的技术问题，本发明提供了一种基于三维图像处理和路径规划的锂电池胶层剥离方法，所述方法包括：

2、s1，获取锂电池内部结构的三维图像数据，确定胶层与电芯外壳的整体分布位置；

3、s2，根据三维图像数据分离出胶层与外壳的边界，基于胶层的厚度和硬度计算粘结强度，判定紧密区域位置；

4、s3，若所述粘结强度值超过预设的第二强度阈值，则标记该区域为高紧密区，并获取高紧密区的坐标集合；

5、s4，整合所述高紧密区的坐标集合，生成从低紧密区向高紧密区的渐进剥离路径序列；

6、s5，提取剥离路径起始点，确定机械臂初始动作参数并调节力矩输出，得到高紧密区的精确剥离力。

7、进一步的，所述步骤s1，包括：通过计算机断层扫描设备对锂电池进行全方位旋转扫描，获取多角度的二维投影图像，输入至滤波反投影算法中，获得包含内部结构的三维体素数据集。

8、进一步的，所述步骤s2，包括：

9、步骤s21，采用图像分割算法处理三维图像数据，分离胶层与外壳边界，并通过像素级分析提取胶层几何特征，计算得到胶层厚度的空间分布数据；

10、步骤s22，结合胶层厚度分布与材料硬度参数生成硬度差异映射图，计算各区域粘结强度值并绘制空间分布图，筛选超出第一强度阈值的区域标记为紧密区域并获取其位置信息；

11、步骤s23，对紧密区域位置信息进行聚类处理，生成紧密区域的集中分布图。

12、进一步的，所述步骤s21，包括：采用三维卷积神经网络算法对三维图像数据进行体素级别的语义分割，输入为包含灰度信息的体素矩阵，输出为标记了胶层与外壳的二值化掩膜图像，分离出两者的交界面。

13、进一步的，所述步骤s22，包括：

14、将厚度空间分布矩阵作为输入，结合预存的聚氨酯结构胶硬度基准参数，利用多项式拟合算法，将胶层厚度值映射为邵氏硬度值，生成硬度分布映射图。

15、进一步的，所述步骤s4，包括：

16、步骤s41，基于高紧密区的坐标集合规划高低紧密区边界，生成从低到高的初始路径框架，经关键节点位置校正与顺序优化，得到无交叉重叠的渐进剥离路径序列雏形；

17、步骤s42，校验路径覆盖率并补充缺失区域节点，确定最终剥离路径序列。

18、进一步的，所述步骤s41，包括：采用凸包算法对低紧密区和高紧密区的外围坐标进行提取，输出两类区域的几何边界点集。

19、进一步的，所述步骤s41，还包括：以低紧密区的边界点作为起点集合，高紧密区的边界点作为目标集合，采用启发式搜索算法生成初始路径框架。

20、本发明提供的技术方案具有以下有益效果：

21、本发明公开了一种基于三维图像处理和路径规划的锂电池胶层剥离方法，针对锂电池内部胶层与外壳粘结强度分布不均导致剥离难度大的业务场景问题，通过融合图像分割、强度分析及路径优化技术，实现了从低紧密区到高紧密区的渐进剥离控制。首先，利用x射线成像获取电池内部三维图像数据，采用图像分割算法精准分离胶层与外壳区域，生成厚度及硬度分布地图；其次，基于分布地图计算粘结强度，标记高紧密区并获取坐标集合；最后，通过路径规划算法生成渐进剥离路径，结合机械臂力矩调整，确保剥离力精确施加于高紧密区。本发明通过智能化路径规划与力控技术结合，显著提升了剥离过程的精度与效率，降低了电池结构损伤风险，为锂电池回收与拆解提供了创新性解决方案。

22、

1.一种基于三维图像处理和路径规划的锂电池胶层剥离方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1，包括：通过计算机断层扫描设备对锂电池进行全方位旋转扫描，获取多角度的二维投影图像，输入至滤波反投影算法中，获得包含内部结构的三维体素数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s21，包括：采用三维卷积神经网络算法对三维图像数据进行体素级别的语义分割，输入为包含灰度信息的体素矩阵，输出为标记了胶层与外壳的二值化掩膜图像，分离出两者的交界面。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s22，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s4，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s41，包括：采用凸包算法对低紧密区和高紧密区的外围坐标进行提取，输出两类区域的几何边界点集。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤s41，还包括：以低紧密区的边界点作为起点集合，高紧密区的边界点作为目标集合，采用启发式搜索算法生成初始路径框架。