极片作为锂电池的组成部分，直接决定了其电化学性能和安全性，但极片在涂布、辊压等生产环节可能存在各种缺陷。缺陷检测可以防止不良产品进入市场，避免安全事故的发生。缺陷分类便于企业分析缺陷产生的原因并做出相应的调整，从而从根本上减少甚至避免极性缺陷的发生，减少经济损失。随着计算机和机器视觉技术的发展，基于图像处理的X射线缺陷检测方法得到了广泛的应用。将提取的特征输入到分类器中训练分类模型，然后使用模型预测分类。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，形状特征参数的准确性容易受到图像分割效果的影响。此外，还应考虑光线和其他环境因素对X射线图像的影响。
为了防止锂枝晶的出现，要求锂电池的负极相对正极有一定的冗余长度，电极排列要整齐，不能出现较大程度的弯曲变形。锂电池的制造工艺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工序:混合、涂布、干燥、卷绕、卷绕或堆叠、注液、密封、成型、模压等。在卷绕或堆叠过程中，电池正负极的相对位置会有一定程度的波动，从而改变正负极的边界距离，可能会出现负极多余或没有多余等质量问题。
XRAY检测设备已经广泛应用于工业检测，在锂电池负极板冗余区域的缺陷检测方面也有一些研究成果和应用。在图像预处理阶段，从感兴趣区域提取原始X射线图像后，在频域中降低图像噪声，得到预处理图像。在冗余区域提取阶段，对预处理后的图像进行分割，分离出电池的正负区域，得到冗余区域图像。在冗余检测阶段，首先在冗余区域图像中找到电池的正负端子，然后根据端子确定目标冗余线段，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。
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