CAT蓄电池储能锂离子电池组内部鼓胀故障的视觉检测算法设计
来源：
卡特蓄电池 发布时间：2026-04-15 21:13:17 点击： 次
引言
近年来，全球能源格局正在经历深刻变革。风能、太阳能等可再生能源正逐步取代传统化石燃料，成为向更清洁、更可持续能源体系转型的关键驱动力[[1], [2], [3]]。储能系统，特别是基于锂离子电池的电化学储能技术，在可再生能源领域发挥着日益重要的作用[[4], [5], [6]]。截至2024年底，全球在运电力储能项目总装机容量已达372.0吉瓦，同比增长28.6%。其中电化学储能占比持续提升，锂离子电池成为应用最广泛的技术路线。由此，储能产业正在全球范围内迎来快速发展[7,8]。
然而，锂离子电池虽然具有高能量密度，但同时对环境条件有着严格要求[9,10]。作为储能系统的核心组件，一旦发生故障极易引发热失控、起火或爆炸等安全隐患[[11],[12],[13]]。随着储能行业的快速发展，安全问题日益突出且不容忽视。近年来，全球范围内储能电站已发生多起安全事故，其中部分事故由锂离子电池膨胀未被及时发现和处理所致。电池膨胀通常由内部气体生成与释放引发，其来源可能包括电解液分解、过充过放、内部短路等因素。该过程一旦发生便不可逆转。电解液反应与气体析出会减少活性锂离子数量，进而影响整个电池组的容量与性能。电芯机械结构会因内部高压发生改变，导致电芯间粘附力下降、散热能力降低，并增加热失控风险。结构形变还会降低电气连接可靠性，造成局部接触电阻上升与过热现象。因此，电池膨胀会持续累积一系列安全隐患，但这些危害并不会立即爆发。这对储能电站构成了严重的潜在威胁。由于此类电站由大量电池组成，人工检测效率低且周期长，难以实现对电池组内部结构的实时监测及故障的快速响应。
因此，确保储能电站的安全至关重要[14,15]。这需要高效智能的检测技术，能够早期识别和诊断电池内部故障[16,17]，为储能系统的可靠运行提供关键保障[18]。
目前，锂离子电池的安全监测主要依赖传统电池管理系统（BMS）[[19], [20], [21]]，其通过采集电压、温度、电流等电气参数来评估结构或物理异常。虽然BMS能够反映电池的宏观运行状态，但无法检测螺丝松动、凝露、电解液泄漏、电芯鼓胀或绝缘破损等早期内部故障。这些问题在初始阶段通常不会引起电气参数的显著变化。当参数异常被检测到时，往往已无法避免故障发生。因此，仅靠BMS不足以满足储能系统全生命周期安全监测的需求。
除基于传统电池管理系统（BMS）的监测外，人工巡检是一种常用补充手段，但存在显著局限性。储能设施通常规模庞大，人工巡检周期长且消耗大量人力物力。此外，巡检人员不可避免地会接触电池组，由此产生额外的接触性安全风险。锂离子电池组普遍采用半封闭式设计，无法通过外观检查判断其内部状态。必须通过人工拆解才能接触内部结构，这不仅迫使电池组停止运行，还涉及耗时流程。该方法在实际运维场景中不具备可操作性。
近年来，随着计算机性能与算力的提升以及深度学习算法的进步，基于深度学习的计算机视觉技术发展迅猛。早期架构以卷积神经网络（CNNs）[22]为主导，随后涌现出YOLO[23]等一系列高效检测模型。这些进展不仅持续提升了视觉任务的精度与处理速度，更凸显了深度学习在目标检测与识别中的核心作用。随着模型轻量化与部署优化技术的成熟，基于深度学习的视觉系统在工业场景中的应用日益广泛，逐步成为自动驾驶、智能制造与缺陷检测等领域的关键技术赋能者，展现出不断提升的价值。深度学习技术也逐步在电池领域得到应用。Zhang等[24]论证了利用深度学习实现电池故障预测的方法，Chen等[25]则提出了一个适用于锂电池的跨领域通用深度学习缺陷检测框架。因此，将基于深度学习的视觉算法应用于储能电站具有显著前景。然而现有方法主要聚焦于电池外部检测及电流、电压等物理参数分析，尚未解决锂离子电池组内部状态不可观测的挑战。
为应对储能锂离子电池组内部膨胀故障的检测挑战，本研究提出一种专为此类故障设计的新型视觉检测算法。具体而言，通过电池组维护端口插入检测装置，实现自动化内部巡检。该方法作为传统电池管理系统（BMS）的重要补充，具有成本更低、检测时间更短以及故障识别精度更高等优势。为提升图像质量并适应电芯鼓包的视觉特征，首先采用镜头畸变校正算法确保所采集图像中电池边缘的几何完整性。随后构建包含电芯顶面的数据集，并利用YOLOv8-Seg实例分割模型实现电芯表面的识别与掩膜提取。与传统目标检测仅识别独立实例、语义分割仅分类类别不同，实例分割融合了两者的优势。该方法能识别同一类别中的独立对象，从而实现对每个电池顶面的识别与区分。这些分割掩码随后通过多边形近似处理，从中识别出相邻的平行边。通过测量这些边缘间的距离，将超出预设阈值的间隙判定为鼓胀故障。所提方法的有效性通过算法设计与实证测试得到验证。实验结果证实该方法能精准检测锂离子电池组内部鼓胀现象，为提升故障识别能力提供了新的技术路径。这有助于增强储能电池系统的整体安全性与可靠性。
本文剩余部分结构如下。第2章分析了储能系统锂离子电池组膨胀故障的失效机理，探究了其相应的视觉特征，并阐述了基于YOLOv8-Seg与OpenCV的膨胀检测算法设计原理及工作流程。第3章详述了数据集构建过程，包括真实电池与仿真电池图像的采集、膨胀严重程度等级的定义以及数据标注策略，为模型训练与验证提供了基础。第4章深入阐释了膨胀检测算法的整体设计及关键模块实现，涵盖图像畸变校正、电池顶面实例分割、多边形建模与间隙分析等核心环节。通过实验评估来验证算法在准确性和实用性方面的性能表现。最终，第5节总结了研究结论，证明所提出的方法能够准确检测电池膨胀现象，并在实际测试场景中展现出优异的适应性，为储能系统的安全运维提供了可行的技术路径。
