本发明涉及锂电池检测，还涉及一种电池检测方法、装置及设备。
背景技术：
1、随着信息化社会和新能源产业的不断发展，锂离子电池凭借其输出电压高、比能大、循环寿命长、安全性能好、自放电小、充电速度快等优点，在消费电子、汽车、通信、航天航海等诸多领域得到了广泛的应用和开发。软包锂电池在进行自动化封装时，需要在关键工艺节点处进行在线检测，以提升产品的生产良率。现有对锂电池的检测方法一般会对锂电池的内部或者表面单独进行检测，这需要多个检测工序来检测锂电池的内部或者表面是否存在缺陷，检测方式比较繁琐，一方面需要人工参与识别检测，另一方面需要人工输出检测报告，自动化程度较低。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是提供一种电池检测方法、装置及设备，以提高对锂电池检测的全面性和准确性。
2、为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
3、本发明的第一个方面，提供了一种电池检测方法，包括：
4、获取锂电池的第一待检测图像数据、第二待检测数据和第三待检测数据；
5、根据所述第一待检测图像数据和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果；
6、根据所述第二待检测数据对所述锂电池进行内部检测，得到内部检测结果；
7、根据所述第三待检测数据和预设检测阈值对所述锂电池进行性能检测，得到性能检测结果；
8、根据所述表面检测结果、所述内部检测结果和所述性能检测结果对预设的自动检测结果模板进行填充，得到锂电池的自动检测结果。
9、可选地，所述第一待检测图像数据为通过摄像设备采集的锂电池的表面图像，所述目标区域识别模型是使用电池特征图像及其对应标签对第一预设网络模型进行训练得到的；根据所述第一待检测图像数据和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果，包括：
10、对所述锂电池的表面图像进行校正，得到校正后的表面图像；
11、对所述校正后的表面图像进行区域提取，得到待处理区域；
12、根据所述待处理区域和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果。
13、可选地，根据所述待处理区域和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果，包括：
14、将所述待处理区域输入预训练的目标区域识别模型进行目标区域识别，得到目标区域；
15、对所述目标区域进行灰度调整，得到调整后的目标区域；
16、根据预设阈值和所述调整后的目标区域，确定缺陷图像；
17、对所述缺陷图像进行融合处理，得到融合后的缺陷图像；
18、根据所述融合后的缺陷图像和训练好的缺陷识别模型，对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果；所述缺陷识别模型是使用锂电池表面缺陷图像对第二预设网络模型进行训练得到的。
19、可选地，根据所述融合后的缺陷图像和训练好的缺陷识别模型，对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果，包括：
20、将所述融合后的缺陷图像输入缺陷识别模型的输入层进行处理，得到第一输出结果；
21、将所述第一输出结果输入缺陷识别模型的映射层进行处理，得到第二输出结果；
22、将所述第二输出结果输入缺陷识别模型的分隔层进行处理，得到第三输出结果；
23、将所述第三输出结果输入缺陷识别模型的输出层进行处理，得到表面检测结果。
24、可选地，所述第二待检测数据为通过空耦超声检测系统采集的锂电池的超声波信号和锂电池的内部图像；根据所述第二待检测数据对所述锂电池进行内部检测，得到内部检测结果，包括：
25、对所述锂电池的超声波信号进行特征参数提取，得到特征参数；
26、根据所述特征参数和所述锂电池的内部图像对所述锂电池进行内部检测，得到内部检测结果。
27、可选地，所述第三待检测数据为通过电压采集设备采集的锂电池的电压数据和通过电池容量检测设备采集的锂电池的电池容量数据，所述预设检测阈值包括预设电压检测阈值和预设电池容量检测阈值；根据所述第三待检测数据和预设检测阈值对所述锂电池进行性能检测，得到性能检测结果，包括：
28、根据所述锂电池的电压数据和预设电压检测阈值对所述锂电池进行性能检测，得到电压检测结果；
29、根据所述锂电池的电池容量数据和预设电池容量检测阈值对所述锂电池进行性能检测，得到电池容量检测结果；
30、根据所述电压检测结果和所述电池容量检测结果，得到性能检测结果。
31、可选地，根据所述表面检测结果、所述内部检测结果和所述性能检测结果对预设的自动检测结果模板进行填充，得到锂电池的自动检测结果，包括：
32、获取预设的自动检测结果模板；
33、根据所述预设的自动检测结果模板对所述表面检测结果、所述内部检测结果和所述性能检测结果进行特征提取，得到特征集合；
34、根据所述特征集合对所述预设的自动检测结果模板进行填充，得到锂电池的自动检测结果。
35、本发明的第二个方面，提供了一种电池检测装置，包括：
36、获取模块，用于获取锂电池的第一待检测图像数据、第二待检测数据和第三待检测数据；
37、第一检测模块，用于根据所述第一待检测图像数据和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果；
38、第二检测模块，用于根据所述第二待检测数据对所述锂电池进行内部检测，得到内部检测结果；
39、第三检测模块，用于根据所述第三待检测数据和预设检测阈值对所述锂电池进行性能检测，得到性能检测结果；
40、处理模块，用于根据所述表面检测结果、所述内部检测结果和所述性能检测结果对预设的自动检测结果模板进行填充，得到锂电池的自动检测结果。
41、本发明的第三个方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如第一个方面所述的方法。
42、本发明的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一个方面所述的方法。
43、本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
44、本发明的上述方案，通过获取锂电池的第一待检测图像数据、第二待检测数据和第三待检测数据，并利用预训练的目标区域识别模型和预设检测阈值等自动处理这些数据，实现对锂电池的表面检测、内部检测和性能检测，根据得到的表面检测结果、内部检测结果和性能检测结果，利用预设好的自动检测结果模板进行填充，得到锂电池的自动检测结果，通过自动检测结果模板能够实现检测结果的自动化生成，有效减少人工参与，不仅能够实现锂电池的自动检测，而且能够提高对锂电池检测的全面性和准确性。
1.一种电池检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电池检测方法，其特征在于，所述第一待检测图像数据为通过摄像设备采集的锂电池的表面图像，所述目标区域识别模型是使用电池特征图像及其对应标签对第一预设网络模型进行训练得到的；根据所述第一待检测图像数据和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的电池检测方法，其特征在于，根据所述待处理区域和预训练的目标区域识别模型对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果，包括：
4.根据权利要求3所述的电池检测方法，其特征在于，根据所述融合后的缺陷图像和训练好的缺陷识别模型，对所述锂电池进行表面检测，得到表面检测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的电池检测方法，其特征在于，所述第二待检测数据为通过空耦超声检测系统采集的锂电池的超声波信号和锂电池的内部图像；根据所述第二待检测数据对所述锂电池进行内部检测，得到内部检测结果，包括：
6.根据权利要求1所述的电池检测方法，其特征在于，所述第三待检测数据为通过电压采集设备采集的锂电池的电压数据和通过电池容量检测设备采集的锂电池的电池容量数据，所述预设检测阈值包括预设电压检测阈值和预设电池容量检测阈值；根据所述第三待检测数据和预设检测阈值对所述锂电池进行性能检测，得到性能检测结果，包括：
7.根据权利要求1所述的电池检测方法，其特征在于，根据所述表面检测结果、所述内部检测结果和所述性能检测结果对预设的自动检测结果模板进行填充，得到锂电池的自动检测结果，包括：
8.一种电池检测装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的电池检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7任一项所述的电池检测方法。
