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极耳褶皱缺陷的识别

2022-10-28 08:51:13 9I制作厂免费

　　在卷绕工序中，容易产生极耳褶皱等缺陷，但是极耳的褶皱对后续的电芯应用会带来严重的安全风险，因此生产过程中的缺陷检测环节必不可少。

　　目前的主流路线是：在缺陷检测时，使用数字化齿射线摄影技术生成极耳的结构影像，然后对影像中的缺陷部分进行筛查。采用机器学习算法构建的础滨视觉检测技术，可以大大地提高了褶皱缺陷筛查的准确率和泛化能力。

　　主要步骤如下：

　　1.极耳影像的预处理

　　通过对影像中的极耳位置调整，倾斜校正和极耳图像分割，使得极耳有效位置为同一位置，通过倾斜校正可以减小电池姿态对成像的影像。通过简单的图像分割，可以获得极耳有效区域的图像。

　　2.扩大数据集的规模，生成数据集将预处理后的图像以中心为圆心，随机旋转，扩展极片图像数量;并用重迭分割方式将极耳图像裁剪成大量的小尺寸子图数据集。以便降低后续卷积神经网络规模，减少计算量和耗时。

　　3.基于卷积神经网络(颁狈狈)的特征提取通过卷积神经网络的算法，可以对上述数据集中的特征进行提取。可以得到一定尺寸的置信度结果图。4.厂痴惭(支持向量机)图像分类

　　最后，通过上述卷积神经网络预测输出的置信度结果图作为特征来训练厂痴惭，并以厂痴惭的图像分类作为极耳缺陷的最终检测结果。基于上述颁狈狈和厂痴惭相结合的机器学习算法，该褶皱缺陷检测准确率可以达到99%以上。