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基于集成深度學習的鋰電池瑕疵檢測方法

1028   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 21:20:55
本發明公開了一種基于集成深度學習的鋰電池瑕疵檢測方法，包括以下步驟：步驟(1),通過工業相機獲取鋰電池三維圖像；步驟(2),對原始圖像進行灰度化處理并進行預處理，包括濾波、除噪；步驟(3)，提取預處理后的圖像的感興趣區域，作為集成深度學習神經網絡的輸入進行瑕疵識別；步驟(4)根據對鋰電池瑕疵識別的結果，來對鋰電池進行良品與次品的分流處理。本發明實現了鋰電池生產過程中瑕疵檢測和分類，有助于節約人工成本。同時，相較于人工檢測，能夠提高鋰電池瑕疵檢測精度和速度，提升了鋰電池工業生產的效率和可靠性。
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聲明：
“基于集成深度學習的鋰電池瑕疵檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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