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摘要
由于加工工艺的影响，应用零件表面划痕形态也会呈现出多种不同的表现形式，受到背景纹理样式的干扰，零件表面的细微划痕依然难以得到准确分辨与检测，为解决此问题，设计基于深度学习的零件表面细微划痕检测方法。在深度学习网络的彩色空间环境中，对滞后多阈值进行分割处理，再联合投资回报率（return on investment, ROI）提取权限条件，完成基于深度学习的划痕特征参量提取。在此基础上，建立边缘模板，通过处置细微划痕配准需求的方式，实现对划痕的准确定位，完成基于深度学习零件表面细微划痕检测方法的设计与应用。与机器视觉型检测方法相比，深度学习型检测方法能够根据划痕所表现出的具体形态，对其进行检测与分辨，可避免背景纹理样式对于零件加工工艺的影响。
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单位山东凯文科技职业学院
