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随着移动电子设备应用愈发广泛,锂电池凭借其容量大、体积小、密度低的优势,需求量与日俱增,锂电池的生产基本已实现自动化,但在生产过程中因各种因素锂电池壳表面会形成划痕、凹坑、凹痕、针眼、露铝等缺陷,这不仅有碍其外观,严重时还会影响锂电池的性能。人工检测锂电池表面缺陷耗时费力,检测效率低且不稳定。本文基于深度学习针对锂电池表面缺陷检测进行研究,并在直接回归算法YOLOv3的基础上进行优化,进而提出新的网络结构,主要工作内容如下:首先制作锂电池壳表面图像数据集,通过对比实验予以确定采集背景与拍摄光源,根据