· 应用场景：电池表面划痕、气泡、凹凸、褶皱、破损等缺陷

· 识别难点：电池表面覆膜的颜色和高反光特性影响缺陷检测，通常凹凸类缺陷在2D视觉方案中对比度极低，细微擦伤与划痕特征相似

· 检测效果：去除覆膜表面颜色和反光影响，有效检出微小缺陷，对有无高度变化的缺陷进行区分

· 应用场景：对方壳电池外壳进行表面缺陷检测，划痕、凹坑、凸起、异物、脏污等

· 识别难点：电池铝壳表面高反光，传统2D方案基本无法对凹凸和细小划痕做到有效检测，同时传统算法也很难将脏污缺陷与其他有高度变化的缺陷进行区分

· 检测效果：去除表面反光和脏污影响，将有深度变化的缺陷突出；根据脏污与样品表面的反射特性不同突出脏污缺陷，同时与凹凸等缺陷进行区分

· 应用场景：电池盖板表面划痕、凹坑、脏污等缺陷

· 识别难点：电池盖板金属材质高反光特性和缺陷本身较小，同时电池盖板金属本身材质存在拉丝等纹理

· 检测效果：去除金属反光影响，消除干扰有效检出划痕、凹坑等缺陷

· 应用场景：圆柱电池覆膜表面划痕、凹坑、褶皱、破损、气泡等缺陷

· 识别难点：电池表面覆膜，缺陷和背景的对比度很低，难以突出缺陷；尤其是细小气泡褶皱，几乎在2D图像中无灰度差

· 检测效果：去除反光影响和膜材颜色影响，有效检出微小缺陷

· 应用场景：圆柱电池表面划痕、凹凸等缺陷

· 识别难点：电池表面为高反光铝壳，缺陷和背景的对比很小，难以突出缺陷

· 检测效果：突出缺陷，有效检出微小缺陷