本发明公开了一种基于集成深度学习的
锂电池瑕疵检测方法，包括以下步骤：步骤(1),通过工业相机获取锂电池三维图像；步骤(2),对原始图像进行灰度化处理并进行预处理，包括滤波、除噪；步骤(3)，提取预处理后的图像的感兴趣区域，作为集成深度学习神经网络的输入进行瑕疵识别；步骤(4)根据对锂电池瑕疵识别的结果，来对锂电池进行良品与次品的分流处理。本发明实现了锂电池生产过程中瑕疵检测和分类，有助于节约人工成本。同时，相较于人工检测，能够提高锂电池瑕疵检测精度和速度，提升了锂电池工业生产的效率和可靠性。
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“基于集成深度学习的锂电池瑕疵检测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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