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龙图腾网获悉圣码特能源(深圳)有限公司申请的专利电池制造缺陷的AI视觉检测方法及自适应修正系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120778741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511250819.8，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权电池制造缺陷的AI视觉检测方法及自适应修正系统是由邓伟廷;邓智升;邓智德设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池制造缺陷的AI视觉检测方法及自适应修正系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电池检测技术领域，具体涉及一种电池制造缺陷的AI视觉检测方法及自适应修正系统，包括获取待检测电池的多模态数据，根据多模态数据，输出缺陷关联图谱，其中，缺陷关联图谱关联的为待检测电池的电解液和涂层；通过AI视觉检测模型，提取缺陷关联图谱中的材料基因特征，对材料基因特征进行传递计算，得到根因分类和缺陷位置坐标；依据根因分类和缺陷位置坐标，执行设备参数调整操作，获取设备参数调整后的电池制造缺陷检测结果；将电池制造缺陷检测结果输入到AI视觉检测模型中进行优化，得到优化后的AI视觉检测模型，以此实现对视觉检测精度和响应速度的提升。

本发明授权电池制造缺陷的AI视觉检测方法及自适应修正系统在权利要求书中公布了：1.一种电池制造缺陷的AI视觉检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测电池的多模态数据，根据所述多模态数据，输出缺陷关联图谱，其中，所述缺陷关联图谱关联的为所述待检测电池的电解液和涂层； 通过AI视觉检测模型，提取所述缺陷关联图谱中的材料基因特征，对所述材料基因特征进行传递计算，得到根因分类和缺陷位置坐标，其中，所述AI视觉检测模型是基于深度神经网络构建的针对电池制造缺陷的视觉检测系统，通过预训练学习大量历史电池缺陷数据的内在规律，实现对多物理场缺陷关联图谱的解析能力； 依据所述根因分类和所述缺陷位置坐标，执行设备参数调整操作，获取设备参数调整后的电池制造缺陷检测结果； 将所述电池制造缺陷检测结果输入到所述AI视觉检测模型中进行优化，得到优化后的AI视觉检测模型； 其中，获取所述待检测电池的多模态数据的步骤包括： 向所述待检测电池发射可调谐脉冲，所述可调谐脉冲通过所述待检测电池的电池表面穿透所述待检测电池的电解液层，通过量子点阵列捕获所述电解液层中的分子振动衰减信号，得到微气泡分布图；以及，获取所述待检测电池的电池表面衍射图案，生成光学衍射图像；以及，采样所述待检测电池的表面温度，依据所述表面温度的分布情况，生成热场分布视频流； 其中，所述多模态数据包括所述微气泡分布图、所述光学衍射图像和所述热场分布视频流； 所述提取所述缺陷关联图谱中的材料基因特征，对所述材料基因特征进行传递计算，得到根因分类和缺陷位置坐标的步骤包括： 基于所述缺陷关联图谱提取键能衰减率、裂解速率和热应力系数后，根据所述键能衰减率得到局部粘结失效概率、根据所述裂解速率得到电解液分解风险值，以及根据所述热应力系数得到集流体疲劳累积指数； 判断所述局部粘结失效概率、所述电解液分解风险值和所述集流体疲劳累积指数与预设根因判断条件之间的关系，得到所述根因分类；以及，根据所述局部粘结失效概率、所述电解液分解风险值和所述集流体疲劳累积指数所映射的空间位置，确定所述缺陷位置坐标； 所述依据所述根因分类和所述缺陷位置坐标，执行设备参数调整操作的步骤包括： 根据所述根因分类和所述缺陷位置坐标，确定待调整设备和调整量； 基于所述待调整设备和所述调整量进行仿真调整操作，得到缺陷预测复发率，判断所述缺陷预测复发率是否小于预设缺陷预测复发率； 若所述缺陷预测复发率小于所述预设缺陷预测复发率，则基于所述调整量对所述待调整设备进行参数调整； 若所述缺陷预测复发率大于所述预设缺陷预测复发率，则执行所述根据所述根因分类和所述缺陷位置坐标，确定待调整设备和调整量的步骤。

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