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Cross-domain few-shot learning approach for lithium-ion battery surface defects classification using an improved siamese network 期刊论文
IEEE SENSORS JOURNAL, 2022, 页码: 1-1
作者:  Wu, Ke;  Tan, Jie;  Liu, Cheng Bao
Adobe PDF(5175Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：332/122  |  提交时间：2022/06/14
Few-shot Learning  3D measurement  defect detection  image classification  
基于结构光的高光表面三维缺陷检测方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  吴科
Adobe PDF(35514Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：367/9  |  提交时间：2022/06/13
高光表面  结构光  多曝光融合  三维重建  缺陷检测  
Lithium-Ion Power Battery Grouping: A Multisource Data Fusion-Based Clustering Approach and Distributed Deployment 期刊论文
JOURNAL OF ELECTROCHEMICAL ENERGY CONVERSION AND STORAGE, 2022, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 12
作者:  Wang, Yudong;  Bai, Xiwei;  Liu, Chengbao;  Tan, Jie
收藏  |  浏览/下载：238/0  |  提交时间：2022/06/10
analysis and design of components  devices  and systems  batteries  electrochemical storage  reliability  
锂离子动力电池分选方法研究与应用 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  王玉栋
Adobe PDF(54506Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：209/2  |  提交时间：2022/01/17
电池分选  动力电池  一致性分选  不一致分选  
A Hybrid Clustering Model for Lithium-ion Batteries Screening 会议论文
, Dorsett Grand Chengdu, 2019.12.6
作者:  Wang YD(王玉栋);  Tan J(谭杰)
Adobe PDF(290Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：141/53  |  提交时间：2022/01/17
Triplet Siamese Network Model for Lithium-ion Battery Defects Classification Using Few-shot Learning Approach 期刊论文
Journal of Physics: Conference Series, 2021, 卷号: 2078, 期号: 1, 页码: 012037
作者:  Wu,Ke;  Tan,Jie
Adobe PDF(3951Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：234/55  |  提交时间：2021/12/28
无菌灌装生产线智能化系统的研究与实现 学位论文
工程硕士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  刘元俊
Adobe PDF(8498Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：211/0  |  提交时间：2021/06/30
故障预测与健康管理  工业大数据  深度学习  注意力机制  分布式系统  剩余使用寿命预测  
工业场景下基于数据驱动的表面缺陷视觉检测方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  张家斌
Adobe PDF(13002Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：294/16  |  提交时间：2021/06/23
深度学习  表面缺陷检测  网络结构优化  不规则四边形检测  弱监督学习  异常检测  
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述 期刊论文
自动化学报, 2021, 卷号: 47, 期号: 5, 页码: 1017-1034
作者:  陶显;  侯伟;  徐德
Adobe PDF(9009Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：318/60  |  提交时间：2021/06/21
深度学习  表面缺陷检测  机器视觉  卷积神经网络  
Lithium-Ion Battery Screening by K-Means with DBSCAN for Denoising 期刊论文
CMC-COMPUTERS MATERIALS & CONTINUA, 2020, 卷号: 65, 期号: 3, 页码: 2111-2122
作者:  Wang, Yudong;  Tan, Jie;  Liu, Zhenjie;  Ditta, Allah
收藏  |  浏览/下载：147/0  |  提交时间：2021/01/07
Lithium-ion battery  battery screening  K-means  denoising