本发明公开了一种基于集成深度学习的
锂电池瑕疵检测方法,包括以下步骤:步骤(1),通过工业相机获取锂电池三维图像;步骤(2),对原始图像进行灰度化处理并进行预处理,包括滤波、除噪;步骤(3),提取预处理后的图像的感兴趣区域,作为集成深度学习神经网络的输入进行瑕疵识别;步骤(4)根据对锂电池瑕疵识别的结果,来对锂电池进行良品与次品的分流处理。本发明实现了锂电池生产过程中瑕疵检测和分类,有助于节约人工成本。同时,相较于人工检测,能够提高锂电池瑕疵检测精度和速度,提升了锂电池工业生产的效率和可靠性。
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“基于集成深度学习的锂电池瑕疵检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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