随着工业技术的不断进步,锂电池的工业生产过程已经基本实现自动化,而其表面缺陷的检测却仍依赖效率较低、稳定性较差的人工检测方式。利用机器视觉、深度学习等新兴技术手段实现对多种电池表面缺陷的自动检测,不仅能使产品质量和生产效率大幅提高,还能推动整个工业体系的革新和智能化发展。针对软包锂电池表面存在的多种复杂缺陷,本文利用深度学习技术设计了一个端到端的缺陷检测方法,并从数据采集、特征提取与分析、形态分割等多个角度对算法进行了改进和创新。首先,针对实际工业中对锂电池表面缺陷的高精度检测需求,以Faster R-CNN为例,阐述了基于区域候选的目标检测方法的基本框架,对其中的特征提取、区域候选网络、特征池化和多任务损失函数等核心模块进行了详细的分析。其次,为了解决电池表面缺陷尺度跨度过大及微小缺陷带来的检测困难,本文提出了基于全局视野的多尺度特征提取与分析方法。在特征金字塔网络的基础上,通过稠密连接的方式加强小尺度特征图中宏观特征与大尺度特征图中微观特征的融合,并利用反卷积上采样方法进行特征消冗,确保稠密连接的可靠性,同时通过自适应特征池化方法对不同尺度的特征进行聚合,加强多尺度特征的复用。最后,针对锂电池表面缺陷的特点和检测需求,设计了改进的基于区域候选的缺陷检测方法。本文对不同数据采集方式进行了探讨,设计了基于多打光方案的多通道数据构建方法,实现对凹坑、针孔等缺陷中深度信息的有效获取。针对实际工业检测中对缺陷严重程度的评估需求,设计了基于多级采样的轻量级缺陷分割网络,实现对缺陷轮廓的精准分割。同时,本文将Dice损失和二值交叉熵损失相结合,设计了一个改进的多任务损失函数,兼顾了收敛速度和稳定性。在实验验证中,本文首先对多尺度特征的提取与融合效果进行了分析,并利用合作企业提供的电池样本对多种方法的检测精度、检测效率及分割效果进行了系统的评估,验证了本文所提方法的有效性。