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龍圖騰網獲悉深圳大學;深圳市大德激光技術有限公司申請的專利新能源電池極柱焊接缺陷的檢測方法、裝置、設備及介質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：CN115375652B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211008108.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權新能源電池極柱焊接缺陷的檢測方法、裝置、設備及介質是由楊亞濤;姚宇輝;陳子良;納石;張力;楊延釗設計研發完成，并于2022-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本新能源電池極柱焊接缺陷的檢測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種新能源電池極柱焊接缺陷的檢測方法、裝置、設備及介質，其中方法包括獲取電池極柱焊接缺陷的標注圖像，并將標注圖像分為訓練圖像、驗證圖像以及測試圖像；通過語義分割模型的特征提取模塊對訓練圖像進行特征提取，得到特征圖；基于特征圖，得到網絡輸出結果；再基于網絡輸出結果，調整參數，保存待驗證語義分割模型，通過驗證圖像對待驗證語義分割模型進行驗證，得到目標語義分割模型；獲取目標電池極柱焊接圖像，并通過目標語義分割模型對電池極柱焊接圖像進行檢測，得到語義分割結果。本發明實現了對新能源電池的焊接缺陷進行識別，分割和定位，提高了新能源電池極柱焊接缺陷的檢測效率和準確率。

本發明授權新能源電池極柱焊接缺陷的檢測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種新能源電池極柱焊接缺陷的檢測方法，其特征在于，包括： 獲取電池極柱焊接缺陷的標注圖像，并將所述標注圖像分為訓練圖像、驗證圖像以及測試圖像； 將所述訓練圖像輸入到語義分割模型中，通過所述語義分割模型的特征提取模塊對所述訓練圖像進行特征提取，得到特征圖； 通過所述語義分割模型中的殘差模塊將所述特征圖分別進行空間信息識別和語義信息識別，得到空間信息和語義信息，并將所述空間信息和語義信息進行疊加，得到網絡輸出結果； 計算所述網絡輸出結果與預設目標值的誤差，并將所述誤差反向傳播至所述語義分割模型中，以對所述語義分割模型的權值進行更新，且將所述訓練圖像重新輸入至所述語義分割模型中進行迭代訓練，其中，每迭代訓練一次，保存當前的所述語義分割模型，得到待驗證語義分割模型； 通過所述驗證圖像對所述待驗證分割模型進行驗證，得到目標語義分割模型； 響應電池極柱焊接缺陷檢測請求，獲取目標電池極柱焊接圖像，并通過所述目標語義分割模型對所述電池極柱焊接圖像進行檢測，得到語義分割結果； 所述語義分割模型中包括三個相連的所述特征提取模塊，所述將所述訓練圖像輸入到語義分割模型中，通過所述語義分割模型的特征提取模塊對所述訓練圖像進行特征提取，得到特征圖，包括： 通過隨機梯度算法，將所述訓練圖像分批輸入到所述語義分割模型中； 按照分辨率逐級降低的方式，通過三個相連的所述特征提取模塊對所述訓練圖像進行特征提取，得到每一特征提取模塊對應的輸出結果，其中，所述輸出結果的分辨率逐漸降低； 在第一所述特征提取模塊中，通過第一卷積塊對所述訓練圖像進行卷積處理，得到第一卷積結果； 通過兩層第二卷積塊對所述訓練圖像進行卷積處理，得到第二卷積結果，并將所述第二卷積結果與通過通道注意力模塊得到的通道權重參數進行相乘處理，得到第一相乘結果； 將所述第一相乘結果與空間注意力模塊得到特征圖的位置權重參數相乘，得到第二相乘結果，并將最后將所述第一卷積結果與所述第二相乘結果進行相加處理，得到初始特征圖； 將所述初始特征圖作為下一所述特征提取模塊的輸入，并通過所述特征提取模塊進行特征提取，直至所有的所述特征提取模塊特征提取完成，得到所述特征圖。

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