标题：跨模态特征对齐与融合的电池表面缺陷检测
作者：李博 徐颖
作者单位：五邑大学电子与信息工程学院，广东 江门 529020
关键字：电池表面缺陷检测；多模态；特征对齐；特征融合；目标检测；YOLOv11
摘要：为突破传统可见光模态下电池表面缺陷检测的局限性，提出多模态目标检测方法MBD-Net。该方法通过特征搜寻对齐策略（FSR），解决可见光与灰度模态间的特征不对齐问题，增强模态相关性，避免模型学习偏差，从而提升检测精度。为优化特征融合，MBD-Net设计了双特征融合模块（DFFM），采用通道与空间维度的动态权重调整机制，去除噪声与冗余特征，确保高质量特征融合。此外，MBD-Net引入双模态共享检测头（DMSD Head），利用共享卷积提取高层次空间特征，并结合多尺度特征图交互，实现参数共享，提高检测效率和精度。在自制BSD-R&G数据集上的实验表明，MBD-Net相较于可见光单模态基线YOLOv11，mAP@50和mAP@50-95分别提升10.8%和7.3%，验证了该方法的有效性。