BatSort: Enhanced Battery Classification with Transfer Learning for Battery Sorting and Recycling

电池回收是最小化废弃电池对环境的危害和资源浪费的关键过程。然而，这是一个具有挑战性的过程，主要因为电池分类成本高昂，而且很难自动化地根据电池类型分组。本文介绍了一种基于机器学习的电池类型分类方法，并解决了应用中数据稀缺的困难问题。我们提出了BatSort，它应用迁移学习来利用经过大规模数据集优化的现有知识，并定制ResNet以专门用于分类电池类型。我们收集了我们内部的小规模电池类型数据集，以案例研究的形式来指导知识转移，并评估系统性能。我们进行了实验研究，结果表明，BatSort的平均准确率可以达到92.1％，最高可达96.2％，并且在电池类型分类方面性能稳定。我们的解决方案有助于实现快速和自动化的电池分类，降低成本，并可转移到相关行业应用中的数据不足情况下使用。

解决废旧电池分类的问题，提高电池回收利用率，降低环境污染和资源浪费。问题并不新，但是分类成本高昂，自动化程度低。

提出了一种基于机器学习的方法，使用迁移学习和自定义ResNet网络对电池类型进行分类。通过利用大规模数据集进行知识迁移，解决了数据稀缺的问题。

实验结果表明，该方法平均准确率达到92.1％，最高可达96.2％，且分类性能稳定。该方法可以实现快速自动化的电池分类，降低成本。研究者自己构建了小规模数据集作为案例研究，同时开源了代码。

近期的相关研究主要集中在利用机器学习进行废旧电池分类。其中一些论文包括：《基于卷积神经网络的动力电池类型识别》、《基于深度学习的电池状态识别方法研究》等。