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龙图腾网获悉广东逸科兴制造技术有限公司申请的专利锂电池盖帽焊印缺陷分割方法及其装置、电子设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120833330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511325333.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权锂电池盖帽焊印缺陷分割方法及其装置、电子设备和介质是由仇展明;潘金晶;陈轩举;钟晶晶;阳博;罗良信;张乾伟;王晗设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本锂电池盖帽焊印缺陷分割方法及其装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种锂电池盖帽焊印缺陷分割方法及其装置、电子设备和介质，涉及锂电池缺陷检测技术领域。方法包括：获取待处理的锂电池盖帽焊印图像；将待处理的锂电池盖帽焊印图像输入预设的深度学习网络模型，对锂电池盖帽焊印图像进行焊印缺陷识别处理，提取到缺陷预测结果；其中，深度学习网络模型包括：编码器、第一解码器、第二解码器、第三解码器和第四解码器；第一解码器、第二解码器、第三解码器和第四解码器均包括跳跃连接模块和解码卷积层；编码器中相邻的编码卷积层之间连接有通道注意力模块；根据缺陷预测结果进行图像后处理得到焊印缺陷分割图像。能够提高对焊印缺陷的识别精度和分割精度。

本发明授权锂电池盖帽焊印缺陷分割方法及其装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种锂电池盖帽焊印缺陷分割方法，其特征在于，包括： 获取待处理的锂电池盖帽焊印图像； 将所述待处理的锂电池盖帽焊印图像输入预设的深度学习网络模型，对所述锂电池盖帽焊印图像进行焊印缺陷识别处理，提取到缺陷预测结果；其中，所述深度学习网络模型包括：编码器、与所述编码器的输出端连接的第一解码器、第二解码器、第三解码器和第四解码器；所述编码器中相邻的编码卷积层之间连接有通道注意力模块；所述第一解码器、所述第二解码器、所述第三解码器和所述第四解码器构成逐层解码结构，且均包括跳跃连接模块和解码卷积层；所述焊印缺陷识别处理包括：通过所述编码器，对所述锂电池盖帽焊印图像进行逐层编码处理，得到第一编码特征图、第二编码特征图、第三编码特征图、第四编码特征图和第五编码特征图；通过所述第一解码器、所述第二解码器、所述第三解码器和所述第四解码器，对所述第一编码特征图、所述第二编码特征图、所述第三编码特征图、所述第四编码特征图和所述第五编码特征图进行逐层特征融合解码处理，得到第四解码信息；将所述第四解码信息中的第十解码特征图确定为所述缺陷预测结果； 根据所述缺陷预测结果进行图像后处理，得到焊印缺陷分割图像； 其中，所述编码器的输出端分别与所述第一解码器、所述第二解码器、所述第三解码器和所述第四解码器的输入端连接；所述第一解码器的输出端与所述第二解码器、所述第三解码器和所述第四解码器的输入端连接；所述第二解码器的输出端与所述第三解码器和所述第四解码器的输入端连接；所述第三解码器的输出端和所述第四解码器的输入端连接； 所述第一解码器包括：依次连接的第一跳跃连接模块和第一解码卷积层；所述第二解码器包括：依次连接的第二跳跃连接模块和第二解码卷积层、依次连接的第三跳跃连接模块和第三解码卷积层；所述第三解码器包括：依次连接的第四跳跃连接模块和第四解码卷积层、依次连接的第五跳跃连接模块和第五解码卷积层、依次连接的第六跳跃连接模块和第六解码卷积层；所述第四解码器包括：依次连接的第七跳跃连接模块和第七解码卷积层、依次连接的第八跳跃连接模块和第八解码卷积层、依次连接的第九跳跃连接模块和第九解码卷积层、依次连接的第十跳跃连接模块和第十解码卷积层。

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