一种基于深度学习的金属表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的金属表面缺陷检测方法，属于数字图像处理与计算机视觉技术领域。所述系统包含数据获取与预处理、模型构建与训练、缺陷检测与输出、模型优化四大模块，可实现金属表面图像采集、标准化处理、模型适配训练、缺陷精准检测及动态优化的全流程自动化，适配钢板、铝合金、不锈钢等多类金属材质的裂纹、划痕、压入氧化铁皮等典型缺陷检测场景。