蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道,韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院(KAIST)與韓國(guó)電子與電信研究所(ETRI)和美國(guó)德雷塞爾大學(xué)(Drexel University)合作,開發(fā)出了一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)預(yù)測(cè)NCM正極材料主要元素組成和充放電狀態(tài)的方法,準(zhǔn)確率高達(dá)99.6%。該方法采用圖像識(shí)別技術(shù),僅通過檢查電池的表面形貌,就能利用人工智能學(xué)習(xí)準(zhǔn)確確定電池的元素組成和充放電次數(shù)。相關(guān)論文發(fā)表在期刊《npj Computational Materials》上。
研究團(tuán)隊(duì)指出,雖然掃描電子顯微鏡(SEM)在半導(dǎo)體制造中用于檢查晶圓缺陷,但它很少用于電池檢查。SEM僅在研究現(xiàn)場(chǎng)用于電池分析顆粒大小,并且在電池材料劣化的情況下,從破碎的顆粒和破損形狀來預(yù)測(cè)可靠性。
研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,如果可以在電池生產(chǎn)過程中像在半導(dǎo)體制造中一樣使用自動(dòng)化SEM檢查正極材料的表面,以確定其是否按照所需的成分合成,并且使用壽命可靠,從而降低缺陷率,這一舉措將具有開創(chuàng)性。
來源:第一電動(dòng)網(wǎng)
作者:蓋世汽車
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