摘要。海上运输在全球贸易中发挥着关键作用，但它面临着腐蚀带来的挑战，腐蚀会使船舶的金属表面退化，从而导致潜在的安全隐患和财务负担。传统的腐蚀检测方法（如目视检查）效率低、耗时且往往主观。本文提出了一种基于深度学习的解决方案，利用卷积神经网络 (CNN) 来检测和评估船舶表面的腐蚀。我们提出的解决方案不仅可以自动化检测过程，还可以提高准确性，确保及早发现和有效管理腐蚀。通过严格的实验，该模型表现出很高的准确性，大大改善了海运业的腐蚀检测过程。