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钢材表面缺陷检测在钢材生产过程中至关重要。工业产品表面缺陷检测长

期依赖频闪法等传统手段，但这类方法存在动态响应滞后、识别精度有限等固

有缺陷。相较于传统技术，基于深度学习的方法通过其特有的实时处理能力和

高精度特征，为提升缺陷检测性能提供了新的技术路径。值得注意的是，在工

业现场复杂工况下，设备振动、光照变化及粉尘干扰等环境因素会显著影响检

测系统的稳定性，导致算法鲁棒性降低。尤其对于钢材这类基础工业材料，其