本發(fā)明提出一種基于深度領(lǐng)域適應(yīng)的鋰電池表面缺陷檢測(cè)方法，該方法在分類器中設(shè)計(jì)了一種基于最大均值差異MMD和KL散度等統(tǒng)計(jì)量的適應(yīng)層，并在特征提取后設(shè)計(jì)了一個(gè)領(lǐng)域判別器用于對(duì)抗判別提取的特征來自于哪一個(gè)域。一方面兩種方式互補(bǔ)機(jī)制能夠使提取的兩域公共特征更加充分，另一方面，基于統(tǒng)計(jì)量的適應(yīng)層設(shè)計(jì)能夠使目標(biāo)域數(shù)據(jù)參與到分類器的訓(xùn)練中，從而使模型在目標(biāo)域上有更好的泛化能力。模型在特征提取網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了一個(gè)簡(jiǎn)單有效的多尺度特征融合策略，能夠?qū)?xì)小缺陷有很好的識(shí)別效果。本發(fā)明擁有高效的檢測(cè)效果而又緩解了深度學(xué)習(xí)對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的依賴性，訓(xùn)練好的模型對(duì)目標(biāo)域數(shù)據(jù)有更好的泛化能力。