本发明提供了一种基于卷积神经网络对
锂电池焊接质量的检测方法，包括：采集锂电池相关的源样本，对源样本进行分类；将卷积神经网络模型在预设数据集里进行预训练，获得预训练模型，且基于实际的分类样本数据集对预训练模型进行再次训练处理，获得最终模型；保存所述最终模型，并输入焊接样本进行在线检测，预测所述焊接样本的分类类型。通过采集训练样本，训练基于预训练的卷积神经网络的焊接质量分类器，使其能快速准确地分类不同种类的焊接缺陷类型，能有效解决当前分类技术中需要提前人工提取特征，准确性较低等问题。
声明：
“基于卷积神经网络对锂电池焊接质量的检测方法” 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。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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