基于深度学习的钢板表层缺陷自动识别模型：从构建到质量管理变革

一、引言

1.1研究背景与意义

钢铁作为工业生产的重要基础材料，广泛应用于建筑、汽车、机械制造、航空航天等众多领域，其质量的优劣直接关系到下游产业的产品性能与安全。随着全球制造业的快速发展以及工业4.0时代的到来，各行业对钢铁产品，尤其是钢板的质量提出了更为严苛的要求。钢板表面的缺陷，如裂纹、孔洞、划痕、夹杂等，不仅会显著影响钢板的外观质量，还可能削弱其机械性能、耐腐蚀性和疲劳强度，进而降低使用安全性，增加维护成本，甚至引发严重的安全事故。

在传统的钢板生产过程中，钢板表面缺陷检测主要依赖人工目检的方式。检测人员凭借肉眼和简单