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J-GLOBAL ID:202202280030348535   整理番号:22A0908167

WEEEからの電池分類のためのコンピュータビジョンと光学特性認識【JST・京大機械翻訳】

Computer vision and optical character recognition for the classification of batteries from WEEE
著者 (9件):
資料名:
巻: 105  ページ: 110-115  発行年: 2022年 
JST資料番号: W3527A  ISSN: 2212-8271  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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今日,バッテリーパックと廃電気電子機器(WEEE)からのパウチセルの仕分けは,電池が形状と重量で変化するので手動で行われる。したがって,深い学習物体文字認識(OCR)を有するバッテリーの画像に関する最初の認識テキストによって廃棄物電池を分類する実現可能性を,次に,電池タイプを表す既知のテキスト情報のデータベースと抽出したテキストを比較する。さらに,カソード材料によって分類するために,リチウムイオン電池(LIB)上のテキストIECコードを調べることにより,今日,手動で実行可能なものを超える可能性を評価した。結果は有望であり,電池グループによる分類に対して0.98の正確性と0.67のリコールを達成し,カソード材料によって分類する0.83と0.34の再現精度を達成し,電池ソーティングのための人間機械協調の可能性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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