Un enfoque basado en YOLOv8 para la detección en tiempo real de defectos en electrodos de baterías de iones de litio con alta precisión
Autores: Zhou, Hongcheng; Yu, Yongxing; Wang, Kaixin; Hu, Yueming
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un enfoque basado en YOLOv8 para la detección en tiempo real de defectos en electrodos de baterías de iones de litio con alta precisión
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Método tradicional de detección de objetivos
Detección de defectos en electrodos de baterías de litio
YOLOv8
GhostCony
GhostC2f
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Abordando el problema de que el método tradicional de detección de objetivos tiene una alta tasa de omisión de defectos de objetivo menores en la detección de defectos del electrodo de la batería de litio, este documento propone un modelo mejorado y optimizado de detección de defectos del electrodo de la batería basado en YOLOv8.
Descripción
Abordando el problema de que el método tradicional de detección de objetivos tiene una alta tasa de omisión de defectos de objetivo menores en la detección de defectos del electrodo de la batería de litio, este documento propone un modelo mejorado y optimizado de detección de defectos del electrodo de la batería basado en YOLOv8.