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摘要
<正>在工艺加工过程中，对于工件的表面光滑程度有着极高的工艺要求，工件表面出现裂纹容易引起工件疲劳断裂，危害极大，因此检验工件的表面裂纹有着极为重要的应用价值。随着深度学习领域的不断发展，机器自动识别逐渐代替了传统的人工识别。但是，对于镀锡工件而言，由于镀锡表面对光源光照的反射极强，裂痕宽度极细，同时受到相机分辨率的限制，采集到的工件图像的分辨率不足以实现工件表面的裂纹检测。对此，采用图像超分辨率重建（SR）的方法，根据工业相机采集到的较低分辨率图像信息，通过多种算法提取出图像的特征，利用得到的特征进行重建，将其还原成能够更好地体现工件表面情况的高分辨率图像，以更好地进行后续的深度学习和识别检测。
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