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J-GLOBAL ID：201502209098859485   整理番号：15A1154000

属性還元に基づく膨潤したリチウム電池のオンライン検出法【Powered by NICT】

Swollen lithium battery on-line detecting method based on attributes reduction

著者 (3件)： Zhan Yinyin (Coll. of Information Sci. and Engineering, Hunan Univ., Hu’nan, Changsha) ,  Deng Jiwei (Dep. of Micronanoelectronic Technol. Res., Hunan Univ., Hu’nan, Changsha) ,  Wang Taihong (Dep. of Micronanoelectronic Technol. Res., Hunan Univ., Hu’nan, Changsha)
資料名： Dianyuan Jishu  (Dianyuan Jishu)
巻： 39  号： 4  ページ： 736-738,748  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2501A  ISSN： 1002-087X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： リチウム電池の生産の間に,膨潤電池検出は大部分が労働者の気持ちと経験に依存するので,検出結果は主観的であり,効果がない。コンピュータビジョンを基とする膨潤したリチウム電池オンライン検出法を提案した。ある角度と強度を持つ光照射下で,膨潤電池・認定電池は異なる光スポット分布を示した。リチウム電池画像上の光スポット領域特徴が分類モデルの入力として抽出した。C-SVMを用いた分類モデル組み合わせたラフ集合属性減少はリアルタイムの高い要求を満たすために提案した。属性重要度に基づくラフ集合属性縮小法を用いて,特徴を最適化した。分類モデルはC-SVMパラメータを最適化K倍交差検証戦略とグリッド検索によって構築した。実験は,属性縮小に基づくリチウム電池検出法は冗長データを減らし,電池試料の特徴次元を減少させ,検出時間を短縮し,オンライン検出効率を改善できることを示した。提案した方法は,96.774~2%の認識率を達成し,生産過程における膨潤電池自動分離の効率検出法を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生産工程 ,  最適化 ,  光照射 ,  *膨潤 ,  *電池 ,  検出効率 ,  *リチウム電池 ,  ラフ集合 ,  光 ,  *検出法 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 認識率 ,  実時間 ,  分類モデル ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 属性 ,  還元 ,  膨潤 ,  リチウム電池 ,  オンライン ,  検出法