[发明专利]基于深度学习语义分割的新能源电池焊接缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110869191.5 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113592813B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 杨亚涛;何雨青;张力;马君显;陶凯;杨顺情 | 申请（专利权）人： | 深圳大学;深圳市大德激光技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 赵银萍 |
| 地址： | 518061 广东*** | 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语义分割的新能源电池焊接缺陷检测方法，包括步骤：S100现场实时采集新能源电池焊接的焊接图片；S200对焊接图片进行预处理；S300将预处理后的焊接图片输入基于深度学习的语义分割模型中进行缺陷判断，输出缺陷判断结果。本发明提出的基于深度学习的语义分割网络的新能源电池焊接缺陷检测方法可以将生产现场采集来的图片数据经预处理后直接送入模型中进行判决而无需人工干预，相比较于传统人工筛选以及后来的基于机器视觉的缺陷检测方法，减少了大量人力，且其缺陷检测速率和精度都大大提高，性能更加优越，同时，该算法能够做到零漏检率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 语义 分割 新能源 电池 焊接 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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