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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种复杂多尺度自适应的电池外壳缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119963564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510455139.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种复杂多尺度自适应的电池外壳缺陷检测方法是由路锦正;魏丽娟;李佳峻;李强设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂多尺度自适应的电池外壳缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂多尺度自适应的电池外壳缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、获取干电池表面缺陷数据集；S2、将干电池表面缺陷数据集输入主干网络，得到第一~第三缺陷特征；S3、将第一~第三缺陷特征输入瓶颈层，得到第一~第六检测特征；S4、将第一~第六检测特征输入解码预测端，得到电池外壳缺陷检测结果。通过设计RepDSC_ASKA模块、AMF模块以及改进的LMFLoss损失函数，有效提升了模型对复杂多尺度缺陷的检测能力、对复杂背景的适应性以及对稀有类别缺陷的学习能力。实验结果表明，本发明提出的改进方法在检测精度和鲁棒性方面均优于现有方法，为干电池表面缺陷检测提供了一种高效、可靠的解决方案。

本发明授权一种复杂多尺度自适应的电池外壳缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂多尺度自适应的电池外壳缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取干电池表面缺陷数据集； S2、将干电池表面缺陷数据集输入主干网络，得到第一~第三缺陷特征； S3、将第一~第三缺陷特征输入瓶颈层，得到第一~第六检测特征； S4、将第一~第六检测特征输入解码预测端，得到电池外壳缺陷检测结果； S2中，主干网络包括依次连接的第一卷积模块、第二卷积模块、ELAN1模块、第一Aconv模块、第一RepDSC_ASKA模块、第二Aconv模块、第二RepDSC_ASKA模块、第三Aconv模块和第三RepDSC_ASKA模块； 将干电池表面缺陷数据集输入主干网络，通过第一RepDSC_ASKA模块、第二RepDSC_ASKA模块和第三RepDSC_ASKA模块分别输出第一~第三缺陷特征； 第一RepDSC_ASKA模块、第二RepDSC_ASKA模块和第三RepDSC_ASKA模块的结构相同，该结构的工作流程具体为： S21、将该结构的输入特征图进行卷积操作，并将生成结果沿通道维度分成分量和； S22、将输入RepNCSP模块，通过两个卷积得到分量和，将分量传递给瓶颈层进行特征提取得到分量，再将分量和在通道维度连接，将连接后的分量进行卷积，得到分量； S23、将分量输入DSC_ASKA模块进行特征提取，得到分量； S24、将分量依次输入RepNCSP模块和DSC_ASKA模块，得到分量； S25、将分量、、和连接后进行Conv操作，得到该结构的输出特征图； DSC_ASKA模块通过可学习的偏移参数对卷积核进行调整，其具体为： 将卷积核K在网格上进行展开，从中心网格位置到远离中心网格位置开始，每个网格位置的偏移量增加随机数，； DSC_ASKA模块包括依次连接的Conv子模块、第一DSConv子模块、第二DSConv子模块、ASKA子模块和特征融合子模块，ConvM子模块的输入还输入第一DSConv子模块和第二DSConv子模块，ConvM子模块和第一DSConv子模块的输出还输入ASKA子模块； ASKA子模块的工作流程具体为： A1、获取ASKA子模块的输入特征图，通过若干不同尺寸的卷积分支提取特征，得到融合的特征图； A2、对融合的特征图进行全局平均池化，生成全局描述符； A3、将全局描述符依次输入两个全连接层，生成各卷积分支的权重； A4、根据权重对各卷积分支的输出进行加权求和，得到ASKA子模块的输出特征图。

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