锂电池在电动汽车、便携式电子设备等范畴使用广泛，其外表缺点查验测验对保证电池质量和安全至关重要。但是，因为锂电池缺点数据稀缺，传统检测的新办法难以达到抱负作用。

  为处理这一问题，该研讨团队提出了跨域泛化办法，该办法结合了跨域数据增强、多使命学习和迭代学习等人工智能技术。研讨人员使用钢材外表缺点数据集作为基础知识，弥补了锂电池特定数据的缺乏，进步了模型的泛化才能。

  试验依据成果得出，该办法在锂电池外表缺点分类使命上的准确率明显优于Baseline，特别是当与视觉transformer模型结合时，准确率可达91.25%，比Baseline模型进步了近10个百分点。

  研讨团队表明其办法不只进步了锂电池缺点查验测验的准确性，还为处理其他范畴数据稀缺问题供给了新思路。

  专家以为，该研讨成果有望推进锂电池制造业质量操控水平的进步，对进步电池安全性和可靠性具有极端重大意义。不过，该办法在实践工业使用中的作用还有待进一步验证。