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摘要

随着城市化进程加快和绿色建筑要求提高，清水混凝土作为一种绿色建材被

广泛应用。然而，清水混凝土表面常出现气泡、裂缝、锈蚀等缺陷，影响其美观与

安全性。传统人工检测方法效率低、主观性强且精度差，因此，如何实现清水混凝

土表观缺陷的智能化、精准化检测成为亟待解决的课题。基于深度学习的缺陷检测

技术虽然更高效、更精准，但其性能受限于数据集质量和数量，且现有数据集缺乏

多样性，限制了深度学习技术的应用。为此，本文基于无人机图像采集，结合生成

对抗网络（GAN）进行数据扩充，并