【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及表面缺陷检测，具体涉及一种增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法。
技术介绍
1、锂电池是一种重要的新能源电池。自20世纪90年代第一款商业化锂离子电池问世以来，锂离子电池一直是能源消费市场上最具竞争力的产品之一。锂电池因具有能量密度高、比容量高、自放电率低、长寿命和环保等优点，被广泛应用于便携式电子产品、新能源汽车和移动电源等领域。因此，锂电池正在取代传统燃油动力系统，成为未来发展的主流能源之一。然而，在锂电池生产和使用过程中，表面缺陷不可避免地会出现，如划痕、凹坑、污渍等。这些表面缺陷会严重影响电池性能和稳定性，并且可能引起火灾或爆炸等安全问题，故检测锂电池表面缺陷对于保证电池性能和安全至关重要。
2、传统的人工检测易受主观因素影响，误检率与漏检率都较高，且需耗费大量的人力和时间，不利于现代化的生产，所以应用被大大限制。而随着计算机技术的发展，机器视觉技术逐渐应用于锂电池的表面缺陷检测。当前，基于机器视觉的缺陷检测主要分为两类，一类是基于传统机器视觉算法的缺陷检测，而另一类是基于深度学习算法的缺陷检...
【技术保护点】
1.一种增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的增强图像特征融合的轻量化锂电池表面缺陷检测方法，其特征在于，
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