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摘要
为了提升钢材生产质量，设计了一种基于YOLOv4卷积神经网络的钢材缺陷检测系统。钢材缺陷目标检测系统硬件结构主要包括工控机服务器、电动控制模块、工业相机和网络通信装置，软件结构采用YOLOv4目标检测算法模型实现钢材缺陷识别、定位和筛选，产品缺陷主要包括：斑块、点蚀表面、内含物和划痕等缺陷。通过对钢材缺陷检测系统的测试验证表明，系统能根据缺陷特征准确快速地检测识别和定位缺陷目标，能满足企业生产中对钢材缺陷检测的实际需求，在智能制造领域具有一定的应用前景。
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单位安徽水利水电职业技术学院; 安徽职业技术学院
