锂电池表面的丝网印刷质量为重要生产指标之一。基于人工目视的检测效率无法满足印刷企业大批量生产需求,传统机器视觉检测技术不能适应锂电池在传动印刷过程中出现的轻微偏移现象,导致丝网印刷缺陷检测准确率降低。目前,利用深度学习在机器视觉检测技术的优势,是印刷工业体系向智能化发展的重要研究方向。本文主要将锂电池丝网印刷缺陷作为研究对象,以印刷缺陷视觉检测涉及到的图像预处理、图像配准以及缺陷分割为切入点,引入关键算法理论和技术研究。本文主要研究内容如下:（1）预处理部分。针对传统图像滤波算法对边缘信息过度平滑等局限,提出一种基于Do G算子的改进加权导向滤波算法。首先引入Do G算子对导向图像进行边缘检测,接着将其作为边缘感知权值,最后实现导向滤波中惩罚项的自适应调整。实验结果表明,本文算法的标准差、对比度以及信噪比指标均优于传统图像滤波算法。该部分主要研究Do G算子边缘检测与惩罚项的自适应调整,能够保持边缘信息,同时达到较好去噪效果。（2）图像配准部分。针对采集到的锂电池丝网印刷实物图像与模板图像的空间位置存在差异,而AKAZE算法检测到的点特征具有较好的鲁棒性但实时性较低,提出一种改进的AKAZE锂电池丝网印刷图像配准算法。首先结合AKAZE特征检测算法和BEBLID特征描述符实现特征提取,采用暴力匹配法提取候选匹配对,接着利用GMS算法剔除实物图像与模板图像的错误匹配对,最后通过RANSAC算法实现变换模型参数估计与采取双线性插值以完成配准。该方法研究不同特征提取和特征匹配算法在锂电池丝网印刷图像配准中的性能,与传统配准算法对比,平均配准时间达到0.757秒,平均匹配准确率提高6.42%,定位误差均控制在0.8个像素以内。（3）缺陷分割部分。针对锂电池丝网印刷图像缺陷具有复杂多样且部分缺陷对比度较低等不足,提出一种基于双通道改进U-Net分割网络的缺陷检测方法。首先以标准文件作为模板图像,将其与实物图像作为网络的输入,接着在U-Net网络中引入Dense Net121,有效结合了高级和低级特征信息,最后采取Focal Loss损失函数解决像素类别分布不平衡问题。该方法研究深度学习在锂电池丝网印刷缺陷检测中的分割性能,与变化检测中三种网络模型进行比较,F1-Score能达到0.952,测试阶段的平均分割准确率提高了1%,平均检测时间为0.047秒,对小于0.2mm的印刷缺陷能准确分割。最后对检测算法进行测试和性能评估,其检测准确性能和实时性能均达到工程应用要求。