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锂电池极片缺陷自动化检测的深度学习模型设计

说明

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，通过模拟生物视觉系统的工作机制，利用卷积层提取图像特征，已经在计算机视觉领域取得了显著成绩。锂电池极片缺陷检测作为一个典型的视觉识别任务，可以通过CNN自动地识别极片中的微小缺陷，如裂纹、气泡、孔洞和不均匀涂层等。相较于传统的人工检测方法，CNN能够高效、准确地处理大规模的图像数据，提升检测的精度和速度。

在锂电池极片缺陷检测中，常用的性能评估指标包括准确率、召回率、F1-score、ROC曲线等。准确率衡量模型对所有样本的分类正确性，而召回率则反映模型