文中针对起重机金属结构在服役期可能产生机械磨损、疲劳裂纹等安全性问题，将视觉检测技术GDR-Net与并行卷积神经网络相结合，提出一种新的叠加卷积神经网络起重机金属结构缺陷检测法。以分次训练方式先对浅层次网络进行训练，再以GDR-Net对训练后的浅层次网络参数进行校正，最后将所提方法用于起重机金属结构缺陷检测工作中，并与现有的并行网络模型机械视觉识别方案进行了对比，结果表明提出算法结果更加准确。
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