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锂电池极片缺陷在线识别系统中采用最大熵阈值法实现图像的阈值分割,采用缺陷面积排序的方法取出最大缺陷目标,提取二值化图像中缺陷的几何形状和投影参数作为特征值,最后采用高斯混合模型算法实现对缺陷目标的识别分类。实验结果表明:该系统能自动实现阈值分割,准确提取缺陷特征,识别准确率达到94%。
最大熵和高斯模型在锂电池缺陷识别中的应用
【摘 要】
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锂电池极片缺陷在线识别系统中采用最大熵阈值法实现图像的阈值分割,采用缺陷面积排序的方法取出最大缺陷目标,提取二值化图像中缺陷的几何形状和投影参数作为特征值,最后采用高斯混合模型算法实现对缺陷目标的识别分类。实验结果表明:该系统能自动实现阈值分割,准确提取缺陷特征,识别准确率达到94%。
【机 构】
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常州工学院
【出 处】
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电源技术
【发表日期】
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2014年06期
【基金项目】
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2013年江苏省自然科学基金青年基金资助（BK20130245）,2013年常州市光电子材料与器件重点实验室项目（20130694）,2012年江苏省常州市科技计划项目（CE20120071）,2012年江苏省常州市高新区科技发展计划项目（XE120121406）
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