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随着图像处理技术的不断发展，智能检测在缺陷检测领域取得了显著进展。但

现阶段立井罐道缺陷的主要识别方式大多采用人工巡检，而这种方式存在诸多弊

端，不仅效率低下、安全性欠佳，还容易出现漏检、误检情况，难以确保立井罐道

缺陷检测的精确性。将图像处理技术与深度学习技术应用到立井罐道检测领域，达

成对立井罐道缺陷的智能化检测目标。本文深入研究了关于立井罐道缺陷的类型

及产生原因，依据立井罐道缺陷等特性，设计出两