本申请涉及智能制造的领域，更具体地，涉及一种电池
锂膜的高效加工方法及其系统，其通过面阵相机来采集电池锂膜经过辊轴的图像，并利用训练后的作为反光过滤器的生成器模型对所述锂膜图像进行处理，以去除原始图像中的反光效果且使得锂膜生成图像在目标域的特征分布与所述锂膜图像在源域的特征分布保持更高的一致性，接着使用卷积神经网络作为特征提取器对所述锂膜生成图像进行编码以提取所述锂膜生成图像的局部高维隐含特征，进一步通过图神经网络来通过可学习的神经网络参数来生成包含不规则的拓扑信息和高维的锂膜图像信息的特征表示，以得到更为精确的分类结果。这样，能够提高对于所述电池
隔膜的检测精度。
声明：
“电池锂膜的高效加工方法及其系统” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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