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摘 要:本发明涉及视觉检测领域,公开了一种基于机器视觉的电池极板缺陷检测方法,对于极板图像先进行一阶导数锐化处理得到特征提取图片;将特征提取图片分为多组,多通道输入极限学习机‑自动编码器中进行编码,并输出编码后的图片;将多通道编码后的图片输入至全连接层,在全连接层利用激活函数进行激活后汇总成为图集输入至模糊支持向量机中;用模糊支持向量机进行分类,并由若干隶属度决定分类情况,将图片分为若干不同类别,取得多组图片;将多组图片分别上传总图片库,形成极限学习机‑自编码卷积神经网络,应用于校验训练正确性。本发明用极限学习机‑自动编码卷积神经网络进行深度学习,可将识别准确率大幅提升,可以大幅减少极板缺陷问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111632245.2 | 专利名称: | 一种基于机器视觉的电池极板缺陷检测方法 |
申请日: | 2021-12-28 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦八楼 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 电池搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-29 | 转让价格: | 26000.0元 |
公开/公告号: | CN114418963A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |