一种基于AI的电池缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于AI的电池缺陷检测方法及系统，涉及图像处理技术领域；确定初始RGB图像和初始热红外图像中的异常区域后，根据异常区域对初始RGB图像和初始热红外图像进行切割得到目标RGB图像和目标热红外图像；分别对目标RGB图像和目标热红外图像进行通道特征提取和空间特征提取得到目标总特征，根据目标总特征查找预设数据库确定目标电池的缺陷类型。通过RGB与热红外图像的联合分析，能同时捕捉电池的表面和内部缺陷信息，减少单一检测方式的误判，在异常区域进行多尺度特征分离，通过提取通道特征和空间特征，最终使得方案能够准确区分外部与内部的缺陷，即使位置重叠也能减少混淆，保障检测的准确性。