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在工業(yè)304厚壁不銹鋼管產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)過程中，傳統(tǒng)的人工質(zhì)量檢測(cè)存在檢測(cè)速度慢、效率低、成本高和標(biāo)注不一致等問題。因此，傳統(tǒng)的瑕疵檢測(cè)方法被機(jī)器視覺檢測(cè)方法所替代，雖然機(jī)器視覺檢測(cè)方法相比人工檢測(cè)方法在多個(gè)性能方面均有提升，但面對(duì)海量的304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測(cè)需求，仍然難以滿足日益提升的對(duì)精度和實(shí)時(shí)性的要求。深度學(xué)習(xí)技術(shù)擁有自動(dòng)和高效的特征提取能力，突出的抽象和表達(dá)能力被大量的應(yīng)用于機(jī)器視覺方法，用于提升檢測(cè)和分類的性能。

深度學(xué)習(xí)結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)用于工業(yè)304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測(cè)中，雖然大大提高了瑕疵檢測(cè)的準(zhǔn)確度和效率，但是工廠內(nèi)生產(chǎn)環(huán)境較為復(fù)雜，304厚壁不銹鋼管的各個(gè)零部件生產(chǎn)工藝各有不同，304厚壁不銹鋼管表面瑕疵的特征和種類也不相同。因此目前針對(duì)工業(yè)304厚壁不銹鋼管的表面瑕疵檢測(cè)沒有通用的檢測(cè)算法，需要根據(jù)具體的304厚壁不銹鋼管產(chǎn)品進(jìn)行具體情況分析、設(shè)計(jì)相對(duì)檢測(cè)精度較高、效率較高的圖像采集和檢測(cè)方案。更重要的是，針對(duì)工廠內(nèi)大產(chǎn)量的304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測(cè)，應(yīng)該做到檢測(cè)精度和速度的平衡，算法設(shè)計(jì)只考慮檢測(cè)精度，可能會(huì)大大降低檢測(cè)速度，影響工業(yè)生產(chǎn)的速度。因此，提升檢測(cè)速度，但相對(duì)不會(huì)降低檢測(cè)精度的算法對(duì)于實(shí)際工廠304厚壁不銹鋼管生產(chǎn)更為重要，也更容易應(yīng)用到各種移動(dòng)的嵌入式設(shè)備中，擴(kuò)大瑕疵檢測(cè)的使用范圍和實(shí)時(shí)性，增加應(yīng)用場(chǎng)景。

面對(duì)不同的生產(chǎn)場(chǎng)景和生產(chǎn)工藝，對(duì)待檢測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行性質(zhì)分析并設(shè)計(jì)相應(yīng)的圖像采集和算法處理方案，是工業(yè)304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測(cè)的主流趨勢(shì)。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、工業(yè)瑕疵檢測(cè)來提升機(jī)器視覺技術(shù)的性能也是工業(yè)生產(chǎn)中機(jī)器視覺的發(fā)展趨勢(shì)之一。