近年来,新能源产业不断发展,锂电池作为新能源产品的核心部件,目前广泛应用于汽车、手机、医疗产品、军事装备、航空航天等各个行业中。在锂电池的生产过程中极耳R角发挥着重要作用,其中在裁切机上利用极耳R角位置定位裁切刀,在模切机和分切机上通过极耳R角找到极耳区域并测量极耳宽高。随着产品生产速度不断提高,企业对锂电池极耳R角的定位精度要求也相应提高。传统的图像处理方法存在对复杂背景下的锂电池极耳R角定位精度低、通用性差等问题,只有准确定位极耳R角的位置才能保证裁切刀裁切准确以及测量准确,减少原材料浪费,因此需要对极耳R角的定位算法有更高的要求。针对以上问题,本文将采用深度学习的方法来定位复杂背景下的锂电池极耳R角。首先构建模型训练和测试所需的数据集,其次选取四种经典网络进行对比实验,确定初始网络结构为Faster RCNN,依据模型的不足提出改进的Faster RCNN网络,最后开发锂电池极耳R角的实时定位程序。主要研究内容如下:（1）将采集到的数据集整理并分析,由于存在样本的复杂背景图像不丰富、样本数量不充足以及原始图像像素较大等问题,需要对样本进行数据增强,采用增加噪声、图像翻转、裁剪、压缩等方法来增强数据集。（2）采用四种经典目标检测网络对锂电池极耳R角数据集进行实验,通过对比实验结果,选取Faster RCNN作为初始网络结构。针对Faster RCNN网络特征提取能力弱、设置的Anchor不具代表性以及ROI Pooling层产生一定的位置误差等问题对网络进行优化。（3）改进Faster RCNN网络的特征提取网络。通过实验比较VGG16、Mobile Net V2、Res Net50、Res Net34四个卷积神经网络,依据平均精确率和检测时间两个性能指标选取Res Net34作为Faster RCNN的特征提取网络。为了解决网络对较小像素的极耳R角定位精度差的问题,引入特征融合网络,实现多尺度的信息融合,提高网络对微小目标的定位能力。实验结果表明,此方法提高了网络对小目标的定位精度。（4）改进Faster RCNN网络的RPN网络。原RPN网络的检测能力弱,在RPN网络中增加卷积层,增大感受野,提升网络的检测能力;同时通过K-means算法聚类锂电池极耳R角Anchor的尺度和宽高比,得到15个适合本文数据集的Anchor,应用到RPN网络中。实验结果表明,此方法进一步提高了网络的定位精度。（5）在ROI Pooling层中采用ROI Align来减小定位误差。ROI Align取消两次整数化操作,直接将位置坐标保留到小数位,最后通过双线性内插的方法获取浮点坐标的特征值。实验结果表明,此方法提高了网络的定位精度。（6）实时定位锂电池极耳R角程序的开发。采用Python与Qt混合编程的方法进行锂电池极耳R角定位程序的界面开发,能够实现对单张图像的检测以及定位框的实时显示,以直观的展示锂电池极耳R角的定位功能。通过实验结果表明,改进后的网络模型对复杂背景下的锂电池极耳R角检测平均精确率可达到97.2%,平均定位误差为3个像素,单张图像的检测时间为36ms,满足工厂对锂电池极耳R角定位的要求。