本發(fā)明公開了一種鋰電池極片涂布缺陷識別方法、裝置及介質(zhì)，其中方法包括：采集鋰電池極片涂布圖像；對采集到的鋰電池極片涂布圖像進(jìn)行預(yù)處理；將經(jīng)過預(yù)處理的鋰電池極片涂布圖像中的缺陷目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分割，獲取缺陷目標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)位置，以及提取缺陷目標(biāo)區(qū)域的形態(tài)特征、灰度特征和紋理特征，將提取到的特征進(jìn)行特征融合，獲得融合特征向量；搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將融合特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；獲取待識別圖像，將待識別圖像輸入到訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出識別結(jié)果。本發(fā)明采用包含形態(tài)、灰度和紋理特征在內(nèi)的多特征融合方式，提升鋰電池極片涂布缺陷的識別準(zhǔn)確率，可廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域。