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在工業304厚壁(bi)不(bu)銹(xiu)鋼管產品質量(liang)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)過(guo)程中，傳統的(de)人(ren)工(gong)質量(liang)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)存在檢(jian)(jian)測(ce)(ce)速度慢、效率(lv)低、成本高和標(biao)注不一(yi)致等問題。因(yin)此(ci)，傳統的(de)瑕疵(ci)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)方(fang)(fang)法(fa)(fa)被機器視(shi)(shi)覺(jue)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)方(fang)(fang)法(fa)(fa)所(suo)替代，雖然機器視(shi)(shi)覺(jue)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)方(fang)(fang)法(fa)(fa)相比人(ren)工(gong)檢(jian)(jian)測(ce)(ce)方(fang)(fang)法(fa)(fa)在多個性(xing)能方(fang)(fang)面(mian)均(jun)有(you)提升，但面(mian)對海(hai)量(liang)的(de)304厚(hou)壁不銹鋼管瑕疵檢測需求(qiu)，仍然難以滿足日益提(ti)升(sheng)的對精度和(he)實(shi)時(shi)性(xing)(xing)的要(yao)求(qiu)。深度學習技(ji)術擁(yong)有(you)自動和(he)高效的特征提(ti)取(qu)能力，突出的抽象和(he)表達能力被大量(liang)的應用(yong)(yong)于機器(qi)視(shi)覺方法，用(yong)(yong)于提(ti)升(sheng)檢測和(he)分類(lei)的性(xing)(xing)能。

深度學(xue)習結合(he)機(ji)器視覺技(ji)術(shu)用于(yu)工業304厚(hou)壁不銹鋼(gang)管(guan)瑕疵檢測中，雖然大大提高了(le)瑕疵檢測的準確度和效率，但是工廠內生產環境較為復(fu)雜，304厚(hou)壁不銹鋼管的各個零部件生產工藝各有不同，304厚壁不銹鋼管表面瑕疵的特(te)征和(he)種類也不相(xiang)同。因此目前針(zhen)對工業304厚壁不銹(xiu)鋼管(guan)的表面瑕(xia)疵檢測(ce)沒有通(tong)用(yong)的檢測(ce)算法(fa)，需要根據具(ju)體(ti)的304厚(hou)壁不(bu)銹鋼(gang)管(guan)產品進行具(ju)體情況分析(xi)、設計(ji)相對檢測精度較高、效率較高的圖像(xiang)采集和檢測方案。更(geng)重要(yao)的是，針對工廠內大產量的304厚(hou)壁不銹鋼管(guan)瑕(xia)疵檢(jian)測(ce)，應(ying)該做到檢(jian)測(ce)精度(du)和速度(du)的(de)平衡(heng)，算法設計只考慮檢(jian)測(ce)精度(du)，可能會(hui)大大降(jiang)低檢(jian)測(ce)速度(du)，影響工(gong)業生產的(de)速度(du)。因此，提升檢(jian)測(ce)速度(du)，但(dan)相對不(bu)會(hui)降(jiang)低檢(jian)測(ce)精度(du)的(de)算法對于實際工(gong)廠304厚(hou)壁不銹(xiu)鋼(gang)管(guan)生產更(geng)為(wei)重要，也更(geng)容易應(ying)用(yong)(yong)到各種移(yi)動的嵌入式設備中(zhong)，擴大(da)瑕(xia)疵檢測的使用(yong)(yong)范圍和實時性，增加應(ying)用(yong)(yong)場景(jing)。

面對(dui)(dui)不同(tong)的生(sheng)產場景和(he)生(sheng)產工(gong)藝，對(dui)(dui)待檢(jian)測(ce)產品(pin)進行性質分析并設計相應的圖像(xiang)采集和(he)算法處(chu)理(li)方案(an)，是工(gong)業304厚壁不銹鋼管瑕(xia)疵檢測(ce)(ce)的(de)(de)主流趨(qu)勢(shi)。將深度(du)學習(xi)技術(shu)應用于目標檢測(ce)(ce)、工業瑕(xia)疵檢測(ce)(ce)來提升機器視覺(jue)技術(shu)的(de)(de)性能也是工業生(sheng)產中機器視覺(jue)的(de)(de)發展(zhan)趨(qu)勢(shi)之一。