本发明提供了某种电池外观缺陷的检测系统及方法，包括：成像模组、图像预处理模块和缺陷检测模块；成像模组包括承载台、成像相机和侧部光源组，承载台用于承载被检测电池，成像相机和侧部光源组位于承载台的上方，侧部光源组包括4个侧部光源，侧部光源朝向承载台，且围绕承载台设置；成像模组，用于获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的多张外观图像；图像预处理模块，用于对所述多张外观图像进行融合处理，得到一高维度图像；缺陷检测模块，用于将高维度图像输入外观缺陷检测模型，得到被检测电池的外观缺陷。本发明可以提高自动化缺陷检测的检出率，降低了漏检率，提高了缺陷类型的检测覆盖率。
1.某种电池外观缺陷的检测系统，其特征在于，包括： 成像模组、图像预处理模块和缺陷检测模块； 所述成像模组包括承载台、成像相机和侧部光源组，所述承载台用于承载被检测电池，所述成像相机和所述侧部光源组位于所述承载台的上方，所述侧部光源组包括4个侧部光源，所述侧部光源朝向所述承载台，且围绕所述承载台设置； 所述成像模组，用于获取多种光照环境下拍摄的所述被检测电池的多张外观图像； 所述图像预处理模块，用于对所述多张外观图像进行融合处理，得到一高维度图像； 所述缺陷检测模块，用于将所述高维度图像输入外观缺陷检测模型，得到所述被检测电池的外观缺陷。
2.根据权利要求1所述的检测系统，其特征在于： 任一相邻的两个侧部光源的延伸方向之间形成直角。
3.根据权利要求1所述的检测系统，其特征在于： 所述成像模组，还用于获取所述被检测电池的低曝光图像、高曝光图像和光度图像； 所述图像预处理模块，还用于对所述低曝光图像、所述高曝光图像和所述光度图像进行融合处理，得到一高维度图像。
4.根据权利要求3所述的检测系统，其特征在于： 所述成像模组，还用于通过逐次开启一个侧部光源并拍摄，得到各个角度的单角度图像；根据所有得到的单角度图像合成所述光度图像。
5.根据权利要求3所述的检测系统，其特征在于： 所述成像模组，还用于在所有侧部光源同时开启，且都处于低亮状态下，对所述被检测电池进行拍摄，得到低曝光图像。
6.根据权利要求3所述的检测系统，其特征在于： 所述成像模组，还用于在所有侧部光源同时开启，且都处于高亮状态下，对所述被检测电池进行拍摄，得到高曝光图像。
7.根据权利要求1所述的检测系统，其特征在于，还包括： 模型构建模块，用于基于深度学习网络构建外观缺陷检测模型。
8.某种电池外观缺陷的检测方法，其特征在于，应用于权利要求1-7任一项所述的检测系统，包括： 获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的多张外观图像； 对所述多张外观图像进行融合处理，得到一高维度图像； 将所述高维度图像输入外观缺陷检测模型，得到所述被检测电池的外观缺陷。
9.根据权利要求8所述的电池外观缺陷的检测方法，其特征在于： 所述的获取多种光照环境下拍摄的被检测电池的外观图像，包括： 获取所述被检测电池的低曝光图像、高曝光图像和光度图像； 所述的对所述外观图像进行融合处理，得到一高维度图像，包括： 对所述高曝光图像、所述低曝光图像和所述光度图像进行融合处理，得到一高维度图像。
10.根据权利要求9所述的电池外观缺陷的检测方法，其特征在于，获取所述被检测电池的光度图像包括： 通过逐次开启一个侧部光源并拍摄，得到各个角度的单角度图像； 根据所有得到的单角度图像合成所述光度图像。
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