【摘 要】
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为优化固体氧化物燃料电池(SOFC)制备工艺提供数据支持和理论依据,提出一种基于光学显微镜微观图像的球壳检测方法。在SOFC阳极微观图像上如果出现球壳结构,表明氧化镍(NiO)
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室,华中科技大学人工智能与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61602349、61573162、61873323）;材料成形与模具技术国家重点实验室开放课题研究基金项目（P2018-016）;湖北省自然科学基金项目（2017CFB506）;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放课题基金项目（2016znss02A、znxx2018ZD01）
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为优化固体氧化物燃料电池(SOFC)制备工艺提供数据支持和理论依据,提出一种基于光学显微镜微观图像的球壳检测方法。在SOFC阳极微观图像上如果出现球壳结构,表明氧化镍(NiO)未完全还原,该现象严重影响电池的电化学性能、稳定性和使用寿命。为此,利用深度学习方法对SOFC光学显微镜图像进行球壳结构检测,分析阳极NiO的还原程度,通过预选框尺度、网络结构及参数的优化来提高检测性能。为充分利用有限的数据训练网络模型,对训练数据进行扩增。实验结果表明,该检测方法可准确有效地检测与识别形状复杂的SOFC阳极球壳结构
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