[发明专利]一种基于深度学习的锂电池隔膜缺陷机器视觉检测方法在审
| 申请号： | 202110150315.4 | 申请日： | 2021-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN112950547A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 卢清华;甄志明;陈勇 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 528231 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 锂电池 隔膜 缺陷 机器 视觉 检测 方法 | ||
【主权项】：
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