摘要
在锂电池极片生产过程中,传统的人工检测对瑕疵分类的效率及质量都不高,并且对于企业的生产工序优化不利。研究提出一种基于Bof模型的特征融合锂电池极片瑕疵分类方法。首先提取瑕疵特征并构建Bof模型用于对提取到的SURF特征点进行量化。然后对提取所有特征进行特征融合并归一化,使所有特征向量量纲相同。最后构建软间隔SVM分类器并搜索最佳参数实现极片瑕疵分类。经过与其他方法进行性能比较,证明该方法在性能方面具有一定优势,且准确率为98.62%。
出处
《中国科技信息》
2022年第14期139-141,共3页
China Science and Technology Information
