本申请提供了一种
锂电池涂布瑕疵分类方法及装置，该方法涉及锂电池技术领域，构建锂电池涂布图像训练集，并对锂电池涂布图像训练集中的锂电池涂布图像样本进行标注锂电池涂布瑕疵小类别；搭建深度学习模型；将锂电池涂布图像训练集中的锂电池涂布图像样本输入到所述深度学习模型中，以得到训练好的深度学习模型；再将待检测锂电池涂布图像样本进行图像增强等预处理，输入到训练好的深度学习模型中，训练好的深度学习模型输出待检测锂电池涂布图像样本的锂电池涂布瑕疵小类别；基于训练好的深度学习模型输出的锂电池涂布瑕疵小类别，获取锂电池涂布瑕疵大类别。从而基于深度学习通过减小类内差异、图像增强的方式，实现锂电池涂布的精准分类。
声明：
“动态网络中服务配置的优化方法及装置” 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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