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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利电池极片缺陷检测方法、计算设备和存储介质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：CN117058105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311035888.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权电池极片缺陷检测方法、计算设备和存储介质是由郑力新;冉庆东;马健;黄鹤锋;陈坚墩设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本电池极片缺陷检测方法、计算设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电池极片缺陷检测方法、计算设备和存储介质，涉及目标检测技术领域。该方法包括：基于电池极片表面缺陷数据集训练目标检测网络；目标检测网络包括基于可变形下采样卷积模块的主干网络、基于上下文增强模块和下采样卷积块的特征融合网络以及基于注意力机制的检测头；通过训练好的目标检测网络，检测待检测的电池极片表面缺陷图像中的缺陷。本申请提供的目标检测网络中，可变形下采样卷积模块可针对性提高对大长宽比目标缺陷的检测能力，上下文增强模块和可变形卷积模块可针对性提高对小目标缺陷的检测能力，注意力机制可提升检测精度，因此，综合提升了针对电池极片表面缺陷的检测精度与检测效率。

本发明授权电池极片缺陷检测方法、计算设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电池极片缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取电池极片表面缺陷数据集，所述电池极片表面缺陷数据集包括多张电池极片表面缺陷图像； S2、构建目标检测网络，所述目标检测网络包括：基于可变形下采样卷积模块构建的主干网络、基于上下文增强模块和下采样卷积块构建的特征融合网络以及基于注意力机制的检测头； S3、基于所述电池极片表面缺陷数据集，训练所述目标检测网络； S4、通过训练好的所述目标检测网络，对待检测的电池极片表面缺陷图像进行检测，得到缺陷的位置、大小和类别中至少一项； 其中，所述步骤S2包括： S21、将可变形下采样卷积模块，作为所述目标检测网络主干网络的特征提取器，所述主干网络的下采样倍数为预设倍数，所述预设倍数用于增大所述主干网络的感受野，以使所述主干网络对图像的全局信息进行特征提取，其中，所述可变形下采样卷积模块包括串联模块、多个卷积模块和可变形下采样模块； S22、在所述目标检测网络中特征融合网络的引出分支，加入所述上下文增强模块以及所述下采样卷积块； S23、在所述目标检测网络的检测头中加入融合注意力机制的解耦头，所述解耦头用于解耦并分别执行针对所述电池极片表面缺陷的分类任务和回归任务，所述分类任务为检测所述缺陷的类型，所述回归任务为检测所述缺陷的位置坐标和或缺陷的置信度。

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