在工业应用中，表面印迹字符图像的全监督语义分割将给企业带来高昂的数据集标注成本。为了解决这个问题，提出了一种基于双分支特征融合的领域自适应分割方法（Dual分支特征融合领域自适应，DbF）。首先，基于UNet的跨层连接设计思想，提出了一种具有双分支上采样结构的剩余自适应网络（RES-ADP）。同时，提出了一种融合特征输入方法，提高了网络分割的性能，克服了字符缺失的问题。此外，还提出了一种分割连续性lcon来抑制分割图像中噪声的产生。在石墨电极表面浮雕字符的无监督分割实验中，该方法的Mio U值可达69.60%。实际的分割效果基本满足了字符识别的需要，有望在特定的工业场景中投入实际应用，为企业节省巨大的数据集标注成本。