基于图像处理和机器学习的纽扣电池外观缺陷分类方法

针对纽扣电池生产过程中出现的划痕、脏污、凹陷、飞边等外观缺陷,提出基于数字图像处理方法,结合机器学习的方法实现外观缺陷特征的分类。不同的缺陷特征提取难易度不同,针对负极缺陷样本,提取Hog特征数据后经SVM分类算法实现外观缺陷分类。使用卷积神经网络分类模型对正极缺陷进行特征的提取和分类,通过多个经典的分类模型进行对比实验。而缺陷类型中少样本的飞边缺陷则使用了求解极坐标变换后的斜率和孪生神经网络的方法实现识别,在不扩增数据的情况下,达到了较好的分类效果。

微生物基因组挖掘的方法和研究策略

随着高通量技术的快速发展,基因组挖掘在新型天然产物研发过程中变得越来越重要,大量丰富多样的基因组挖掘方法和分析工具更有助于结构新颖化合物的发现。本研究综述了基因组挖掘的方法和研究策略,重点关注不同的基因组挖掘方法和研究策略在次级代谢产物分析中的应用,为促进新型天然产物的研发提供参考意见。