本申請涉及智能制造的領域,更具體地,涉及一種電池鋰膜的高效加工方法及其系統,其通過面陣相機來采集電池鋰膜經過輥軸的圖像,并利用訓練后的作為反光過濾器的生成器模型對所述鋰膜圖像進行處理,以去除原始圖像中的反光效果且使得鋰膜生成圖像在目標域的特征分布與所述鋰膜圖像在源域的特征分布保持更高的一致性,接著使用卷積神經網絡作為特征提取器對所述鋰膜生成圖像進行編碼以提取所述鋰膜生成圖像的局部高維隱含特征,進一步通過圖神經網絡來通過可學習的神經網絡參數來生成包含不規則的拓撲信息和高維的鋰膜圖像信息的特征表示,以得到更為精確的分類結果。這樣,能夠提高對于所述電池隔膜的檢測精度。
聲明:
“電池鋰膜的高效加工方法及其系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)