钻杆修复是石油勘探和生产过程中的关键问题。及时对钻杆螺纹表面多类型的缺陷进行高效检测，是油田企业安全生产的重要保障之一。为解决当前人工目检效率低的难题，该文提出一种基于深度神经网络的螺纹缺陷检测模型，模型自主学习缺陷样本分布规律，精准、快速检测缺陷位置和类别；针对检测车间环境，设计了专用的双轴机械运动系统和操控显示软件，自动实现整个螺纹缺陷检测流程。实验结果表明：该检测系统的精度已经超越了人工目检，显著提高了工厂钻杆缺陷检测的效率。
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