Percepción infrarroja en tiempo real para el diagnóstico térmico de baterías de iones de litio

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Eléctrica
• Ciencia de Materiales
• Visión por Computadora

Sus antecedentes:

• La localización precisa de fallos térmicos en baterías de iones de litio densamente empaquetadas es difícil debido a la oclusión de celdas.
• El monitoreo tradicional de perspectiva única es insuficiente para la prevención efectiva de la fuga térmica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco novedoso de dos etapas para la caracterización térmica multiperspectiva y la localización de fallos en paquetes de baterías de iones de litio.
• Superar el desafío de la oclusión mutua de celdas en el monitoreo térmico.

Principales métodos:

• Utilización de la rotación de cámara en tiempo real para capturar imágenes térmicas de superficie multiperspectiva, evitando la oclusión.
• Empleo de un transformador de detección (DETR) para la caracterización gruesa del objetivo y el seguimiento de instancias de video (Etapa 1).
• Implementación de un detector de regiones incoherentes 3D con ajuste fino de máscara basado en quadtree de puntos para la localización precisa de fallos a nivel de celda (Etapa 2).

Principales resultados:

• El marco logró un posicionamiento robusto y preciso de las celdas con fallos térmicos de extremo a extremo bajo oclusión.
• Las métricas de rendimiento incluyen 0,78 mAP y 0,75 mAR con una velocidad de inferencia de 8,0 FPS utilizando un modelo de 4,5 G parámetros.
• El sistema demostró su eficacia en modelos de baterías generados por Ansys Fluent en diversas temperaturas ambiente.

Conclusiones:

• El marco propuesto de dos etapas aborda con éxito el desafío de la oclusión en la localización de fallos térmicos de baterías.
• El límite de segmentación refinado proporciona una identificación más clara de las celdas defectuosas, estableciendo un nuevo paradigma para la detección de fallos de baterías basada en imágenes térmicas.