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基于深度学习的锂电池隔膜缺陷机器视觉检测方法

764   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 21:50:42
本发明提供了一种基于深度学习的锂电池隔膜缺陷机器视觉检测方法，包括如下步骤：获取多张缺陷隔膜图像，并根据多张缺陷隔膜图像获取数据集；标注多张缺陷隔膜图像的缺陷范围与类别，并根据多种缺陷隔膜图像的缺陷范围与类别生成特征集；利用聚类算法加载特征集以获取先验框；构建Yolov4神经网络模型；利用数据集以及特征集训练Yolov4神经网络模型；利用训练好的Yolov4神经网络模型对锂电池隔膜进行缺陷检测。本发明可以提高对锂电池隔膜缺陷的识别检测以及定位效率，提高生产效率并节约成本。
声明：
“基于深度学习的锂电池隔膜缺陷机器视觉检测方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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