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锂电池的正、负极片是锂电池的重要组成部分,极片涂布的质量很大程度上影响着电池的性能和使用寿命,而有缺陷的极片往往是电池安全隐患的根源。为了进一步提高锂电池极片涂布缺陷检测与识别的自动化性能水平,本工作提出了一套基于WOA-BPNN的锂电池极片涂布缺陷检测识别算法。首先,对采集到的锂电池极片涂布图像进行图像预处理操作;接着,将图像中的缺陷目标区域分割出来后,提取其形态、灰度、纹理特征;然后,搭建误差反向传播网络(back propagation neural network,BPNN),并将串行融合后的融合特征向量作为网络的输入;最后,在训练神经网络分类模型的过程中,使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)用于辅助调参,以进一步提高模型的识别准确率。本工作算法可精确实现对划痕、漏金属、孔洞、裂纹、异污、脱碳等8种常见的锂电池极片涂布缺陷的检测与识别,实验结果证明,当检测的锂电池极片宽度为200 mm,检测精度为0.05 mm,检测速度为60 m/min时,本工作算法的平均漏检率为1.68%,平均误检率为0%,平均分类识别准确率为97.08%。本... 相似文献
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GIS设备在变电站的应用越来越普遍,但漏气是影响GIS设备正常运行的一个非常重要的因素。GIS设备漏气时,其气室压力值下降呈非线性趋势。通过灰色理论来拟合该下降趋势,得到拟合后的趋势曲线,该趋势曲线通过残差、关联度及后验差三种检验方式进行检验,若检验结果满足要求,则该拟合是有效的。因此,可通过拟合后的下降曲线,来预测漏气的GIS设备下一步的漏气情况,为检修计划的制定提供参考。文中以国内某特高压变电站500 kV GIS组合电器气室SF6气体泄漏为例,详细阐述了利用灰色理论建立模型,检验该模型,并进一步利用该模型来预测该组合电器将来SF6气体泄漏的情况。 相似文献
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