传统的缺陷识别方法依赖于人工判断和简单工具，存在主观性和局限性。深度学习算法作为一种强大的机器学习技术，具有自动学习特征和识别模式的能力，有望在锅炉水冷壁壁管缺陷识别中实现更高的准确性和自动化程度。本研究使用Faster R-CNN、SSD、YOLOv5三种深度学习模型，对壁管表面图像、声音信号以及超声波数据进行处理和分析。实验证明，深度学习算法在壁管缺陷识别中表现出良好的性能。
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