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龍圖騰網獲悉西南科技大學申請的專利一種復雜多尺度自適應的電池外殼缺陷檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119963564B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510455139.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種復雜多尺度自適應的電池外殼缺陷檢測方法是由路錦正;魏麗娟;李佳峻;李強設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種復雜多尺度自適應的電池外殼缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種復雜多尺度自適應的電池外殼缺陷檢測方法，包括以下步驟：S1、獲取干電池表面缺陷數據集；S2、將干電池表面缺陷數據集輸入主干網絡，得到第一~第三缺陷特征；S3、將第一~第三缺陷特征輸入瓶頸層，得到第一~第六檢測特征；S4、將第一~第六檢測特征輸入解碼預測端，得到電池外殼缺陷檢測結果。通過設計RepDSC_ASKA模塊、AMF模塊以及改進的LMFLoss損失函數，有效提升了模型對復雜多尺度缺陷的檢測能力、對復雜背景的適應性以及對稀有類別缺陷的學習能力。實驗結果表明，本發明提出的改進方法在檢測精度和魯棒性方面均優于現有方法，為干電池表面缺陷檢測提供了一種高效、可靠的解決方案。

本發明授權一種復雜多尺度自適應的電池外殼缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜多尺度自適應的電池外殼缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取干電池表面缺陷數據集； S2、將干電池表面缺陷數據集輸入主干網絡，得到第一~第三缺陷特征； S3、將第一~第三缺陷特征輸入瓶頸層，得到第一~第六檢測特征； S4、將第一~第六檢測特征輸入解碼預測端，得到電池外殼缺陷檢測結果； S2中，主干網絡包括依次連接的第一卷積模塊、第二卷積模塊、ELAN1模塊、第一Aconv模塊、第一RepDSC_ASKA模塊、第二Aconv模塊、第二RepDSC_ASKA模塊、第三Aconv模塊和第三RepDSC_ASKA模塊； 將干電池表面缺陷數據集輸入主干網絡，通過第一RepDSC_ASKA模塊、第二RepDSC_ASKA模塊和第三RepDSC_ASKA模塊分別輸出第一~第三缺陷特征； 第一RepDSC_ASKA模塊、第二RepDSC_ASKA模塊和第三RepDSC_ASKA模塊的結構相同，該結構的工作流程具體為： S21、將該結構的輸入特征圖進行卷積操作，并將生成結果沿通道維度分成分量和； S22、將輸入RepNCSP模塊，通過兩個卷積得到分量和，將分量傳遞給瓶頸層進行特征提取得到分量，再將分量和在通道維度連接，將連接后的分量進行卷積，得到分量； S23、將分量輸入DSC_ASKA模塊進行特征提取，得到分量； S24、將分量依次輸入RepNCSP模塊和DSC_ASKA模塊，得到分量； S25、將分量、、和連接后進行Conv操作，得到該結構的輸出特征圖； DSC_ASKA模塊通過可學習的偏移參數對卷積核進行調整，其具體為： 將卷積核K在網格上進行展開，從中心網格位置到遠離中心網格位置開始，每個網格位置的偏移量增加隨機數，； DSC_ASKA模塊包括依次連接的Conv子模塊、第一DSConv子模塊、第二DSConv子模塊、ASKA子模塊和特征融合子模塊，ConvM子模塊的輸入還輸入第一DSConv子模塊和第二DSConv子模塊，ConvM子模塊和第一DSConv子模塊的輸出還輸入ASKA子模塊； ASKA子模塊的工作流程具體為： A1、獲取ASKA子模塊的輸入特征圖，通過若干不同尺寸的卷積分支提取特征，得到融合的特征圖； A2、對融合的特征圖進行全局平均池化，生成全局描述符； A3、將全局描述符依次輸入兩個全連接層，生成各卷積分支的權重； A4、根據權重對各卷積分支的輸出進行加權求和，得到ASKA子模塊的輸出特征圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西南科技大學，其通訊地址為：621010 四川省綿陽市涪城區青龍大道59號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。