随着计算机和机器视觉技术的发展，基于图像处理的X射线极片缺陷检测方法得到广泛应用。在分类器中输入提取的特征来训练分类模型，然后使用该模型来预测分类。作为关键步骤，特征提取对分类性能有直接影响。
传统方法主要提取极片缺陷的形状特征和灰度特征，但缺陷的形状大小和数量不确定，形态特征参数的准确性容易受到图像分割效果的影响。此外，还应考虑光和其他环境因素X光检测图像的影响。
为了防止锂分支晶体的出现，要求锂电池的负极比正极具有一定的冗余长度，电极应排列整齐，不能出现较大程度的弯曲和变形。锂电池的制造过程是影响电池性能的主要因素。锂电池的制造过程主要包括以下过程：混合、涂层、干燥、辊压、绕组或堆叠、液体注射、密封、成型、成型等。在绕组或堆叠的过程中，电池正负极的相对位置会产生一定的波动，从而改变正负极的边界距离，可能存在负极冗余过大或无冗余等质量问题。
X光检测技术已广泛应用于工业检测，在锂电池负极片冗余区域的缺陷检测中也有一些研究成果和应用。
在图像预处理阶段，在感兴趣的区域提取X射线原始图像后，在频域上降低图像噪声，获得预处理后图像。在冗余区域提取阶段，对预处理后的图像进行图像分割，分离电池的正负极区域，获得冗余区域图像。在冗余检测阶段，首先在冗余区域图像中找到电池正负极端点，然后根据端点确定目标冗余线段，最后得到冗余值。在分类器设计阶段，通过提取获得的特征信息来设计分类器。
超声波金属焊接是一种机械处理工艺。其原理是，在焊机施加的高压下，焊头利用高频振动波将能量传递到焊接物体表面(铜排和电极)，并驱动焊接座的高频振动，使两个物体表面相互摩擦，形成分子层之间的熔合。
超声波焊接技术广泛应用于电池、模块、PACK生产中集流体、电池极耳、母线等之间的焊接串并联。焊接质量直接关系到新能源汽车的安全性能和消费者的生命财产安全。X射线无损检测技术可用于超声波焊接质量检测。结合超声波焊接原理，结合超声波焊接原理X射线图像检测技术，从焊接过程参数和状态监测到焊接后缺陷检测，对整个过程进行实时监测，提高模块工程中电联的超声波焊接质量保证能力。
