La detección de grietas es fundamental en el mantenimiento de infraestructuras civiles, con robots automatizados para inspecciones detalladas y reparaciones que se están volviendo cada vez más comunes. Asegurar una detección rápida y precisa de grietas para vehículos autónomos es crucial para una navegación segura en carretera. En estos campos, los modelos de detección existentes demuestran un rendimiento impresionante. Sin embargo, están principalmente optimizados para condiciones climáticas claras y tienen dificultades con las oclusiones y variaciones de brillo en condiciones climáticas adversas. Estos problemas afectan a los robots automatizados y a la navegación de vehículos autónomos que deben operar de manera confiable en diversas condiciones ambientales. Para abordar este problema, proponemos Auxcoformer, diseñado para una detección robusta de grietas en condiciones climáticas adversas. Teniendo en cuenta la degradación de la imagen causada por condiciones climáticas adversas, Auxcoformer incorpora una red de restauración auxiliar. Esta red restaura eficientemente los detalles dañados de las grietas, asegurando que la red de detección principal obtenga características de mejor calidad. El enfoque propuesto utiliza una técnica de transformación 3D basada en parches no locales, enfatizando las características de las grietas y haciéndolas más distinguibles. Teniendo en cuenta la conectividad de las grietas, también introducimos una pérdida de parche contrastiva para una localización precisa. Luego, demostramos el rendimiento de Auxcoformer, comparándolo con otros modelos de detección a través de experimentos.