时间：2021年2月5日  9:30 - 11:30

地点：科研楼1#904

报告人：石金进  讲师

主持人：巢建树  研究员

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报告人简介：石金进，男，博士，三峡大学机械与动力学院讲师。2017年1月在哈尔滨工业大学获得博士学位，并于2017年5月至今在三峡大学机械与动力学院机械电子系任教，主要研究方向为数字图像处理、机器视觉、及嵌入式系统设计等。近年来，在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Journal of Vibration and Control等国内外重要期刊及学术会议上发表SCI/EI收录论文8篇，授权专利3项，主持湖北省自然科学基金等纵向项目3项，企业委托项目4项。

报告主要内容：锂电作为一种新能源，是缓解石油资源日益枯竭，环境污染问题日益突出的有效途径，被广泛应用在移动终端、新能源汽车等产品中。锂电池的智能制造是国家重点培育的方向，由于加工设备及工艺因素的影响，锂电池在制造过程中不可避免会在表面产生缺陷，缺陷的存在不仅影响美观，而且还有可能引发爆炸，严重威胁用户的安全。外观缺陷检测是锂电智能制造的末端环节，然而，由于缺陷形态复杂多样，当前主要采用人工目检方式进行筛选，不仅效率低下、成本高，而且视觉疲劳还可能造成一定程度的漏检，导致问题产品流向市场。鉴于锂电池外观复杂、种类繁多，传统视觉检测技术已无法胜任其检测需求。本报告着重探讨深度学习技术在锂电外观缺陷检测中的应用，以实现高精度、高可靠性的检测。