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| 基于深度学习的金属材料表面缺陷检测综述 | |
| 引用本文： | 李宗祐高春艳吕晓玲张明路.基于深度学习的金属材料表面缺陷检测综述[J].制造技术与机床,2023(6):61-67. |
| 作者姓名： | 李宗祐高春艳吕晓玲张明路 |
| 作者单位： | 1.河北工业大学机械工程学院300401; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(U1913211)。 |
| 摘 要： | 表面缺陷检测是产品质量检测的关键环节，近年来随着深度学习技术的迅速发展，金属材料表面缺陷检测技术大幅提升。对近几年基于深度学习的金属材料表面缺陷检测方法进行了梳理和分析，并从监督方法、无监督方法以及弱监督方法 3个方面对比论述了近年来的研究现状及应用效果。最后系统总结了金属材料表面缺陷检测中的关键问题及解决方法。结合工业需求，对表面缺陷检测的进一步发展进行了思考与展望。 |
| 关 键 词： | 表面缺陷检测 深度学习 卷积神经网络 金属材料 图像处理 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ | |