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立井罐道作为煤矿立井提升系统的关键组成部分，长期处于运行状态可能会

引起罐道的形变、磨损等缺陷，会严重影响煤矿工业安全生产。面对煤矿井下复

杂的生产环境，传统的人工缺陷检测不仅影响着煤矿工业生产的效率，同时还难

以保证检测精度。此时，基于深度学习的缺陷检测技术就显得非常重要。因此，

对立井罐道状况的实时监测具有重要的现实意义，能够及时监测井下罐道的各项

技术指标，将潜在风险扼杀于萌芽状态。