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摘要。表面缺陷检测在确保工业生产中的产品质量方面起着关键作用，因为裂纹，划痕和凹痕等缺陷会损害产品性能和耐用性。传统的检测方法，例如手动检查和非破坏性测试（NDT），受到效率低下，对人类专业知识的依赖以及对错误的易感性的限制，这限制了它们在大规模生产中的应用。随着人工智能的进步，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），已成为自动化表面缺陷检测的有前途的解决方案。本文从传统方法到现代深度学习技术开始，对表面缺陷检测技术进行了全面的综述。分析了每种方法的优点和局限性，突出了深度学习中的关键进步，包括最近的模型，例如更快的R-CNN，Cascade R-CNN和Yolov4。此外，还讨论了诸如处理复杂缺陷和改善现实世界环境中的检测准确性之类的挑战，以及未来研究的潜在方向。使用少量钢分类（FSC）数据集进行实验评估，证明了现代检测方法在工业应用中的有效性，从而提供了增强缺陷检测系统的见解。
工业产品表面缺陷检测的进步
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