本公開涉及一種極片的涂布缺陷檢測方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質。對極片進行涂布處理;通過視覺傳感裝置獲取已進行涂布處理的極片圖像;通過涂布缺陷檢測模型判斷所述極片圖像中是否存在缺陷,其中所述涂布缺陷檢測模型是通過深度學習神經網絡模型訓練生成;以及在所述極片圖像中存在缺陷時生成缺陷檢測結果。能夠對
鋰電池的極片進行高覆蓋率的缺陷檢測,即使在鋰電池極片的寬幅高速生產場景中,也能滿足極片的檢測速度和缺陷識別率的要求。
聲明:
“極片的涂布缺陷檢測方法、裝置、電子設備及可讀介質” 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(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)