本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的
鋰電池隔膜缺陷機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法,包括如下步驟:獲取多張缺陷隔膜圖像,并根據(jù)多張缺陷隔膜圖像獲取數(shù)據(jù)集;標(biāo)注多張缺陷隔膜圖像的缺陷范圍與類別,并根據(jù)多種缺陷隔膜圖像的缺陷范圍與類別生成特征集;利用聚類算法加載特征集以獲取先驗(yàn)框;構(gòu)建Yolov4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;利用數(shù)據(jù)集以及特征集訓(xùn)練Yolov4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;利用訓(xùn)練好的Yolov4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)鋰電池隔膜進(jìn)行缺陷檢測(cè)。本發(fā)明可以提高對(duì)鋰電池隔膜缺陷的識(shí)別檢測(cè)以及定位效率,提高生產(chǎn)效率并節(jié)約成本。
聲明:
“基于深度學(xué)習(xí)的鋰電池隔膜缺陷機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)