文献

J-GLOBAL ID：201702263566351457   整理番号：17A1653350

リチウムイオン電池における表面欠陥の特徴抽出法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Feature Extraction Method of Surface Defects of Lithium Battery Electrode Sheet

著者 (6件)： Zhao Xiaoyun (中航li電(洛陽)有限公司,河南洛陽,471000) ,  Zheng Zhihua (中航li電(洛陽)有限公司,河南洛陽,471000) ,  Han Hongwei (中航li電(洛陽)有限公司,河南洛陽,471000) ,  Xie Renyi (中航li電(洛陽)有限公司,河南洛陽,471000) ,  Wang Kai (中航li電(洛陽)有限公司,河南洛陽,471000) ,  Xu Zhiqiang (中航li電(洛陽)有限公司,河南洛陽,471000)
資料名： Henan Keji  (Henan Keji)
号： 5  ページ： 137-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3238A  ISSN： 1003-5168  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： 電池の極薄欠陥の種類は多く、しかも表現形式は多様性があり、リチウム電池の極表面の欠陥の検出をより有効に実現するために、種類の多くの欠陥を撮影した画像から抽出する必要がある。本論文では、極薄表面の欠陥に対して分析を行い、画像検出原理に基づいて欠陥を詳細に分類した。極画像に対して、メディアンフィルタリングとSobel演算子を用いて画像前処理を行い、前処理後の画像は粗い検査方法により、測定された極が大きい欠陥が存在するかどうかを迅速に判別し、検出効率を向上させる。同時に、分類欠陥の詳細なパラメータにより、各種類の欠陥の検出を細分化し、極薄検出の正確性と検出効率などの要求を満たす。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *リチウムイオン電池 ,  *特徴抽出 ,  *表面欠陥 ,  画像 ,  *電池 ,  表現型 ,  リチウム電池 ,  検出効率 ,  前処理
準シソーラス用語： 正確性 ,  細分化 ,  画像前処理 ,  Sobel演算子 ,  画像センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： リチウムイオン電池 ,  表面欠陥 ,  特徴抽出法 ,  研究