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一种基于改进YOLOv4的锂电池缺陷检测方法

摘要

本发明涉及一种基于改进YOLOv4的锂电池缺陷检测方法,包括步骤:1)获取锂电池表面缺陷图像;2)对获取的锂电池表面缺陷图像进行缺陷类型和缺陷位置标注,生成数据集,对数据集进行预处理,并将处理后的数据集划分为训练集和测试集;3)改进YOLOv4网络模型的主干特征提取网络,加入空洞卷积扩大感受野,获取优化后的改进YOLOv4网络模型,基于训练集对优化后的改进YOLOv4网络模型进行训练;4)利用训练后的改进YOLOv4网络模型对锂电池表面缺陷进行测试。与现有技术相比,本发明具有检测精度高、降低漏检率等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN114049313A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海电机学院;

    申请/专利号CN202111260837.6

  • 发明设计人 桂久琪;李林升;

    申请日2021-10-28

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人彭瑶

  • 地址 200240 上海市闵行区江川路690号

  • 入库时间 2023-06-19 14:12:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2021112608376 申请日:20211028

    实质审查的生效

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