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摘要
铝压铸件在汽车制造中得到广泛应用，但生产过程中产生的缺陷可能导致零件出现质量问题。传统的人工检测方法存在效率低、主观性强和漏检率高的问题，而通过开发和应用智能检测技术，可以实现对铝压铸件缺陷自动化、快速、准确的检测，大大提高生产效率和质量控制水平。这有助于避免缺陷零件流入市场，提高汽车的可靠性和安全性，满足用户对于高品质汽车的需求。该文研究基于图像处理的汽车铝压铸件缺陷智能检测系统，发现基于深度学习的图像处理方法，能够准确、自动检测铝压铸件表面缺陷，有效提高检测效率，为质量控制提供有力支持。
