一种基于AI+3D视觉的锂电池回收拆解方法

本发明公开了一种基于AI+3D视觉的锂电池回收拆解方法，涉及电池回收技术领域，本发明包括步骤S1、多光谱偏振图像采集，步骤S2、偏振参数动态标定，步骤S3、图像融合，步骤S4、深度学习去噪优化，步骤S5、3D点云重构与特征提取，步骤S6、机器人运动规划与执行，步骤S7、更新优化，本发明通过将动态势场模型与阻抗控制原理结合，使机器人能够在动态环境中实时感知障碍物分布并自主调整运动策略，同时精确控制末端执行器与目标物体的接触力；通过实时建模排斥与吸引场，有效规避拆解过程中突发的机械干涉风险；而阻抗耦合机制则通过力反馈闭环调节，确保机器人在接触操作中维持稳定的交互力，避免因外力突变导致的电池损伤或工具失效。