本发明提供了一种基于卷积神经网络对
锂电池焊接质量的检测方法,包括:采集锂电池相关的源样本,对源样本进行分类;将卷积神经网络模型在预设数据集里进行预训练,获得预训练模型,且基于实际的分类样本数据集对预训练模型进行再次训练处理,获得最终模型;保存所述最终模型,并输入焊接样本进行在线检测,预测所述焊接样本的分类类型。通过采集训练样本,训练基于预训练的卷积神经网络的焊接质量分类器,使其能快速准确地分类不同种类的焊接缺陷类型,能有效解决当前分类技术中需要提前人工提取特征,准确性较低等问题。
声明:
“基于卷积神经网络对锂电池焊接质量的检测方法” 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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