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在工業304厚壁不銹鋼管產品(pin)質量檢測過程(cheng)中，傳統的人(ren)工質量檢測存在檢測速度慢、效率低、成本高和(he)標注不一致等問(wen)題(ti)。因(yin)此(ci)，傳統的瑕疵檢測方(fang)法(fa)被機器(qi)視(shi)覺(jue)檢測方(fang)法(fa)所替代，雖然機器(qi)視(shi)覺(jue)檢測方(fang)法(fa)相比人(ren)工檢測方(fang)法(fa)在多個性能(neng)方(fang)面均有提升，但面對海量的304厚壁(bi)不銹鋼管瑕疵檢測需(xu)求，仍然難以(yi)滿足(zu)日益(yi)提升的(de)(de)對精度(du)和(he)實時性的(de)(de)要求。深度(du)學習技術擁有自動和(he)高(gao)效的(de)(de)特征提取能(neng)力，突出(chu)的(de)(de)抽象和(he)表達能(neng)力被大(da)量的(de)(de)應用于機器視覺方(fang)法(fa)，用于提升檢測和(he)分類(lei)的(de)(de)性能(neng)。

深(shen)度學習(xi)結合機器視覺技術用于工業304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測中，雖然大大提高(gao)了瑕疵檢測的準確度和效(xiao)率，但(dan)是(shi)工廠內生產環境較為復雜，304厚(hou)壁不銹(xiu)鋼管的各(ge)(ge)個零部(bu)件生產工藝各(ge)(ge)有不同，304厚(hou)壁不銹(xiu)鋼(gang)管表面瑕疵的特征(zheng)和種類也不相(xiang)同。因此目(mu)前針對工業304厚壁(bi)不銹鋼管的(de)表面瑕(xia)疵檢(jian)測沒(mei)有通(tong)用的(de)檢(jian)測算法，需要根據具體的(de)304厚(hou)壁(bi)不銹鋼管(guan)產(chan)品進行具體情況分(fen)析、設(she)計相對(dui)檢(jian)測精度較(jiao)高、效率較(jiao)高的(de)圖(tu)像(xiang)采集和檢(jian)測方案。更重要的(de)是，針對(dui)工(gong)廠內(nei)大產(chan)量的(de)304厚壁不銹鋼管瑕疵檢(jian)測(ce)，應(ying)該做到(dao)檢(jian)測(ce)精度(du)和速度(du)的平衡，算法設(she)計只考(kao)慮(lv)檢(jian)測(ce)精度(du)，可能會大大降低檢(jian)測(ce)速度(du)，影響工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)的速度(du)。因此，提升檢(jian)測(ce)速度(du)，但相對(dui)(dui)不(bu)會降低檢(jian)測(ce)精度(du)的算法對(dui)(dui)于實際工(gong)廠304厚壁不銹(xiu)鋼管(guan)生產更為重(zhong)要，也更容易(yi)應用(yong)(yong)到各種移動的嵌(qian)入式設備中，擴大瑕疵(ci)檢測的使用(yong)(yong)范圍和(he)實(shi)時(shi)性，增加應用(yong)(yong)場景。

面(mian)對不同的生產(chan)場(chang)景和生產(chan)工藝，對待檢測產(chan)品進行性質分析并(bing)設計相應的圖像采(cai)集(ji)和算法處理方案，是工業304厚(hou)壁不銹鋼管瑕疵(ci)檢(jian)測的主流趨勢。將深(shen)度學(xue)習(xi)技術應(ying)用于目標檢(jian)測、工(gong)業瑕疵(ci)檢(jian)測來(lai)提升(sheng)機器(qi)視覺技術的性能(neng)也(ye)是(shi)工(gong)業生產中(zhong)機器(qi)視覺的發展趨勢之一。