在电池的制造过程中，对电池的正负极片进行激光焊接是一项关键步骤，其目的是确保电池内部结构和外部封装的完整性。然而，这一过程中可能会产生诸如爆点、短虚焊、漏焊、断焊等激光焊接缺陷。这些缺陷可能会降低电池的性能，削弱其可靠性，甚至可能引发安全问题。
基于深度学习的电池激光焊接缺陷检测，可以对不同形态的缺陷进行准确分类，并且可以适应不同背景的检测场景。
方壳电池的长度较长，单张图像无法完整捕捉到整个电池边缘的焊缝，因此需要将图像分为三段进行拍摄。只有对相机的位置、角度和光照等参数进行精准控制，才能确保每段图像的质量和一致性。
在每段图像采集完成后，进行预处理操作，如去噪、对比度增强和裁剪等，以提高图像的清晰度和对比度，并去除无关的背景信息。
接下来，采用基于卷积神经网络（CNN）的模型对每段预处理后的图像进行缺陷检测和分类。该模型可快速定位和识别图像中的目标区域，同时使用多任务学习来输出每个目标区域的类别和位置。
最后将三段图像的检测结果进行分析，得出整个电池边缘焊缝的缺陷分布情况。根据不同类型和数量的缺陷，判断电池是否符合要求，或需要进一步修复。
这种缺陷检测方法可以对不同形态的缺陷进行准确分类，提高检测的精度和效率；而且可以适应不同背景的检测场景，提高检测的鲁棒性和泛化性，满足工业生产的需求。最终实现对方壳电池激光焊接的质量的严格把控，确保电池的安全性和可靠性。