10.3969/j.issn.2096-4870.2023.01.018
基于机器视觉的新能源电池盖帽质量智能检测
针对新能源电池帽焊接质量在线自动化检测需求,基于机器视觉和深度学习技术,开发一套能够自主识别电池帽焊接质量缺陷的智能检测系统,实现了该产品检验环节的机器替代人工,最终完成检验工序自动化.同时,针对负样本种类多、数量少、具体形态比较随机的情况,提出模型迭代升级的思路,以不断提升神经网络模型的可靠性和稳定性.
电池盖帽、质量检测、机器视觉、深度学习
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TG431;TP391.41;TB96
2023-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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