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針對人工和傳統自動化算法檢測發動機零件表面缺陷中準確率和效率低下，無法滿足智能制造需求問題提岀了一種基于深度學習的檢測算法。以 Faster r-CNN深度學習算法為算法框架，引入聚類理論來確定 anchor方案通過對比k- meansⅡ和CURE聚類算法生成 anchor對檢測結果的影響，提出了基于聚類生成 anchor方案的 Faster R-CNN的零件表面缺陷檢測算法，并引入多級ROI池化層結構，減少ROI池化過程中取整帶來的偏差，實現高效并準確檢測零件表面缺陷的目的。通過設計缺陷圖像數據采集方案，建立了3種缺陷零件數據集，并驗證了算法的性能。實驗結果表明，該算法將缺陷檢測的均值平均精度皿AP從原算法的54.σ%提高到97.9%，檢測速度最快達到4.9fs，能夠滿足智能制造的生產需求。
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