电芯卷绕层数的增加(≤20 层),使得电芯内圈 X-Ray 成像区分度差,自适应阈值分 割无法准确分割阴阳极区域,导致内圈平齐逃逸; ● 依据电芯卷绕理论,对检测区作水平方向的灰度投影统计,获得灰度值波峰波谷信息, 定位阴极参考坐标;利用融合灰度信息的梯度提取方法提取阴、阳极梯度轮廓,基于阴 极参考坐标和阴阳电极轮廓的粗细先验,分离筛选阴极轮廓,构建准确阴极区域; ◎ 精确的阴极区域分割,解决 95%以上的内外圈平齐问题,漏检率由 0.5%下降至 0.05%。
传统机器视觉OCR方法,对采图和文字对象的要求较高,对图像的处理步骤繁琐,手工涉及特征每一步参数选取都会影响最终的识别效果,算法的泛化性能差,难以适用于通用性场景。 基于深度学习OCR方法,将任务分两步,文字区域检测和文字字符识别(或端到端,一步完成),避免冗余繁琐数据处理过程,所有过程均基于标注数据驱动学习,用深度神经网络模型拟合最佳的识别效果。
传统机器视觉OCR方法,对采图和文字对象的要求较高,对图像的处理步骤繁琐,手工涉及特征每一步参数选取都会影响最终的识别效果,算法的泛化性能差,难以适用于通用性场景。 基于深度学习OCR方法,将任务分两步,文字区域检测和文字字符识别(或端到端,一步完成),避免冗余繁琐数据处理过程,所有过程均基于标注数据驱动学习,用深度神经网络模型拟合最佳的识别效果。
电芯卷绕层数的增加(≤20 层),使得电芯内圈 X-Ray 成像区分度差,自适应阈值分 割无法准确分割阴阳极区域,导致内圈平齐逃逸; ● 依据电芯卷绕理论,对检测区作水平方向的灰度投影统计,获得灰度值波峰波谷信息, 定位阴极参考坐标;利用融合灰度信息的梯度提取方法提取阴、阳极梯度轮廓,基于阴 极参考坐标和阴阳电极轮廓的粗细先验,分离筛选阴极轮廓,构建准确阴极区域; ◎ 精确的阴极区域分割,解决 95%以上的内外圈平齐问题,漏检率由 0.5%下降至 0.05%。...
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