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电池制造过程出现的缺陷问题会极大影响电池产品的安全性等,其中产线金属异物侵入可能导致自发性内短路甚至引发热失控,然而目前关于在电池内部的演化机理及相应的外在表征的研究较少,尤其是针对微小金属异物的研究。因此本研究在电池中植入百微米直径铜颗粒,模拟产线金属异物侵入形成缺陷电池,分析了缺陷电池内短路电流特征,拆解研究了内短路区域的微观结构,通过模型仿真了内短路区域的电位分布,综合解释了缺陷对产线关键检测指标K值(电压下降率)的影响规律与机制,并在实际试制线大容量电池上进行了验证。相关研究成果可用于提高产线缺陷检出率,预防潜在的安全事故。研究结果表明,铜颗粒等金属异物侵入电池后,可能导致正极-颗粒-负极和正极-负极两种模式的内短路,内短路电流在正极中产生的电位梯度可抑制颗粒的进一步溶解,从而使得在K值测试条件下的两种内短路模式均会达到平衡状态。两种模式的内短路程度相近,内短路电流处在0.1~1 mA量级。相同的内短路电流对于不同容量单体的K值影响不同,产线上为保证检测效果,随着电池产品容量的增加,K值检测阈值及正常电池的基准值需要相应降低。 相似文献
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基于肤色和Adaboost算法的人脸检测 总被引:1,自引:1,他引:0
人脸检测是人脸识别的第一环节,也是非常关键的环节。试验中主要针对静态彩色图像进行人脸检测,研究肤色在人脸检测中的应用。不同图像背景、人脸的可变性和光照条件变化都增加了人脸检测的难度。因此,从一幅图像中检测人脸是一项具有挑战性的任务。采用Adaboost的人脸检测,并提出肤色与Adaboost算法相结合的人脸检测方法。对输入的彩色图像进行从RGB空间到YCbCr空间的转换,然后进行肤色分割,排除背景干扰,最后用Adaboost算法对可能区域进行检测,得到人脸位置。实验表明,该方法误检率低,鲁棒性好,对人脸检测有较强的实用性。 相似文献
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阐述了型钢烧结厂投产几年来通过积极推行“二翻一堆”操作法,振动给料机改为宽带给料机等措施提高翻卸车效率的做法,降低了设备故障率和车皮延时费用,使得清仓频次减少,放料顺畅。 相似文献