随着工业的快速发展,人们对产品的质量要求也越来越关注。产品表面缺陷检测作为生产过程中最重要的工序之一,它直接影响到产品质量以及用户体验。产品在生产过程中往往会出现一些缺陷,这些缺陷具有一定的随机性,缺陷类型、形状大小各异。传统的人工检测虽然方法简单,有些缺陷的特征不够明显,利用人眼难以识别,检测误差较大,并且效率低下;现有的机器视觉方法能够实现自动检测,但其核心算法需要人工提取特征,存在选取特征不合适、算法不通用等诸多问题。基于此,本文结合图像的特点,对深度卷积神经网络应用于锂电池面板表面的缺陷检测进行研究。针对数据样本不足的问题,本文使用数据增强扩充锂电池面板数据集,并建立了不同数量的数据集来验证卷积神经网络模型的泛化性能。此外,本文提出一种结合CycleGAN的算法扩充数据集,将已有的缺陷样本和正常样本进行了充分利用,通过训练生成对抗网络学习正常样本与缺陷样本的特征分布,实现图像跨域转换。网络可以将缺陷样本的特征迁移到正常样本中生成新的缺陷样本,同时也可以生成自身学习到的正常样本和缺陷样本。实验结果表明该方法生成图像逼真,能有效提高算法的识别精度。针对传统的表面缺陷检测算法精度不高,需要手工提取特征等问题,本文对卷积神经网络应用于锂电池面板分类进行研究。卷积神经网络能够自动提取图像中的特征,无需人为干预,它的局部连接、权值共享等技术能够有效减少模型的参数量,具有很强的泛化能力。其中影响缺陷分类准确率的关键因素在于卷积神经网络模型的设计,本文综合考虑了模型的复杂度和构建方式,主要从网络的深度、宽度方面进行探索,利用批归一化、残差结构、Inception分支、Senet等设计不同类型的卷积神经网络模型应用在锂电池面板缺陷检测。分别进行实验验证不同复杂度的网络模型的识别效果,对比不同的数据集对结果产生的影响。实验结果表明本文设计的最佳深度卷积神经网络模型识别准确率达到99.44%,模型参数量适中。