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摘要
为了解决二维检测方法难以检测带有深度信息的缺陷问题，提出全新的三维重建网络.提出基于多尺度特征增强的级联式三维重建网络(MFE-CasMVSNet)，并与点云数据处理技术结合，用于钢板表面缺陷检测.为了提高三维重建的精度，提出位置导向的特征增强模块(PFEM)和多尺度特征自适应融合模块(MFAFM)，对特征进行有效提取并减少信息丢失.提出基于曲率稀疏化的密度聚类方法 (CS-DBSCAN)，用于精确识别不同部位的缺陷.引入三维检测框，实现对缺陷的定位与检测可视化.实验结果表明，相较于图像几何的重建方法，MFE-CasMVSNet能够更加精确、快速地实现钢板表面的三维重建.相较于二维检测，三维缺陷检测能够精确获取缺陷的三维形状信息，实现对钢板表面缺陷的多维度检测.
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