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摘要

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钢材作为工业制造中的重要原材料，广泛应用于机械制造、交通运输、桥

梁建筑、航空航天等关键领域。在这些领域的复杂使用环境中，即使钢材部件

表面存在微小缺陷，也可能导致部件失效，甚至引发灾难性事故。由于传统的

钢材表面缺陷检测方法在识别准确率和效率方面存在不足，难以应对复杂环境

干扰，且对于微小缺陷的识别能力有限，因此其难以满足现代工业对高标准检

测的需求。为解决钢材表面缺陷检测在实际应用中的难题，本研究基于深度学