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当前核电低压加热器等能源装备中大幅面管板焊缝的缺陷检测依靠人工,存在低效费力、评判一致性不佳、可能漏检和难以追溯等不足。本文提出一种基于2D视觉与3D视觉相融合的深度学习缺陷检测方法,对管板焊缝进行缺陷检测,经试验测试该方法能有效提高检测准确率,具有良好效果。最后面向车间生产的实际需求,设计了一套可在工厂应用的智能缺陷检测系统方案。  相似文献   
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