【摘 要】
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极片是锂电池的重要组成部分,其质量对锂电池性能及使用寿命有着直接影响。针对目前极片缺陷分类时提取的形状特征和灰度特征缺乏局部细节信息,从而导致极片缺陷分类准确率低的问题,提出一种基于多特征融合的极片缺陷描述方法。首先,提取极片缺陷的SURF特征点,并量化为BoF-SURF特征;分析极片缺陷灰度值分布,提取灰度特征。其次,将两种特征加权融合作为极片缺陷分类的依据;最后,结合支持向量机(SVM)实现极
【基金项目】
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陕西省科技计划项目资助(2019GY-097)。
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极片是锂电池的重要组成部分,其质量对锂电池性能及使用寿命有着直接影响。针对目前极片缺陷分类时提取的形状特征和灰度特征缺乏局部细节信息,从而导致极片缺陷分类准确率低的问题,提出一种基于多特征融合的极片缺陷描述方法。首先,提取极片缺陷的SURF特征点,并量化为BoF-SURF特征;分析极片缺陷灰度值分布,提取灰度特征。其次,将两种特征加权融合作为极片缺陷分类的依据;最后,结合支持向量机(SVM)实现极片缺陷分类。实验结果表明,所提算法对极片缺陷分类准确率达到94.11%。
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