【摘 要】
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电极作为动力电池的重要组成部分，其质量关系到电池的性能、安全性以及使用寿命。针对锂电池制作工程定位与表面缺陷检测速度慢、精度低等问题，提出一种改进YOLOv5的特征检测算法。首先引入卷积注意力模块，对特征在通道和空间维度上进行融合增强，提高微小目标的检测精度；然后改进了损失函数达到保留有利特征和提高收敛速度的目的。最后，在自建极片缺陷数据集上实验检测，在检测速度不变的情况下，改进模型在测试集上的m
【基金项目】
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国家重大科技专项02专项资助项目（2014ZX02503）；
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电极作为动力电池的重要组成部分，其质量关系到电池的性能、安全性以及使用寿命。针对锂电池制作工程定位与表面缺陷检测速度慢、精度低等问题，提出一种改进YOLOv5的特征检测算法。首先引入卷积注意力模块，对特征在通道和空间维度上进行融合增强，提高微小目标的检测精度；然后改进了损失函数达到保留有利特征和提高收敛速度的目的。最后，在自建极片缺陷数据集上实验检测，在检测速度不变的情况下，改进模型在测试集上的mAP提高了1.2%，召回率提高1.5%，能够满足极片缺陷检测要求。
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