本发明提供一种锂离子电池极片表面缺陷智能视觉检测方法及设备,本发明相较于人工肉眼检测,具有速度快、效率高及成本低的优点,大大提高了检测效率,同时也节约了人力成本;同时,本发明将
锂电池极片表面存在的多种类型的缺陷图片进行收集,并将具有相似特征的缺陷图片进行合并,从而可将缺陷图片归纳为几个大的类型,然后,通过不断优化和机器学习,最终输出达到预想识别率的第二网络模型,相较于现有的视觉检测技术,可以根据需要将具有相似特征的缺陷图片进行归纳,一方面可将一部分不影响使用的极片进行单独分类,利于后期回收利用,另一方面也可避免后期回收利用时重新进行分类,减少了操作人员的工作量。
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