摘要

本发明公开了一种基于改进型Cascade R-CNN的铝材表面缺陷检测方法,包括步骤:1)对铝材表面图片进行尺寸标准化,切割并分类;2)对图片集进行归一化和在线数据增强,并划分批次;3)将所有批次的图片使用改进型Cascade R-CNN算法进行迭代训练;4)重复步骤2)至步骤3),迭代训练得到铝材表面缺陷检测模型;5)将待检测的铝材表面图片输入铝材表面缺陷检测模型,得到检测结果。本发明可有效降低光照、曝光和位移等条件对缺陷检测的影响,提高了检测稳定性,同时大幅提高了极端长宽比缺陷的检出率,降低了误检率。