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文档摘要

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深度神经网络赋能表面缺陷识别：方法、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在工业4.0与智能制造迅猛发展的时代浪潮下，全球制造业正经历着深刻变革。产品质量作为企业立足市场、赢得竞争的关键要素，愈发受到重视。任何产品表面出现的缺陷，如划痕、裂纹、孔洞、污渍等，都可能严重影响产品的性能、可靠性、安全性以及外观，进而导致产品在市场上的竞争力下降，甚至引发安全事故，给企业和消费者带来巨大损失。例如在汽车制造行业，车身表面的细微划痕不仅影响美观，还可能因长期暴露在空气中导致腐蚀，降低车身强度；航空航天领域中，零部件表面的微小裂纹可能在飞行过程中引发严重故障，危及飞行安全。因此，高效、精准的表