一种基于YOLOv8模型的新能源锂电池表面缺陷视觉检测方法

本发明公开了一种基于YOLOv8模型的新能源锂电池表面缺陷视觉检测方法，所属领域为新能源锂电池制造与检测领域，包括：S1、搭建稳定的数据采集平台；S2、优化光学参数；S3、采集若干锂离子电池的表面缺陷图像进行数据预处理，构建规范化数据集；S4、采用基于YOLOv8的改进型网络架构深度学习检测引擎S5、将制作好的数据集输入到改进的YOLOv8模型中进行模型训练。本发明提出一种基于机器视觉与YOLOv8模型的智能检测系统，在保证高效检测的同时，显著提升了缺陷识别的精度与鲁棒性。