极片作为锂电池的重要组成部分，由于涂层过程的影响，涂层过程不可避免地会产生褶皱、金属泄漏、亮点、粘合剂、波浪纹等十多个缺陷，严重降低锂电池的质量和安全性。因此，准确检测锂电池极片涂层缺陷对提高锂电池质量具有重要意义。

由于工艺的不断进步，电池板涂料的生产效率不断提高，促进了电池板生产线的不断优化升级，相应的X射线检测的需求也在不断提高。汽车动力电池极片的涂布宽度可达到 650mm，满足检测缺陷分辨率要求 50μm，检测速度为 70m/min 在此期间，既要保证检测效率，又要兼顾检测分辨率，这对X-Ray图像采集和图像处理对检测系统提出了更高的要求。

此外，扫描面积广，要求精度高，检测速度快，表面缺陷类型复杂多样电池X光检测中的极片涂层缺陷检测被认为是最核心的环节之一。如何在高速检测环境中最大限度地降低漏检率和误检率，不仅考验了硬件的性能，而且对软件算法的效率提出了更高的要求。此外，任务过程还需要进一步对检测到的缺陷进行分类和识别，并努力提高缺陷分类和识别的准确性。分类识别结果统计可作为质量反馈，帮助及时改进后期生产过程，提高产品质量，降低相关缺陷问题的频率。

借助X射线新能源电池检测技术，在非接触条件下自动检测和识别锂电池极涂层的缺陷。近十年来，得益于X随着射线检测技术的快速发展，越来越多的新理论和新技术应用于锂电池极涂层的缺陷检测和识别领域。

基于X锂电池电极涂层缺陷检测识别算法的射线原理可以满足高精度电极涂层的高速在线检测。在多特征集成策略下，使用优化算法可以实现明显的分类识别，提高效率。

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