金属板表面缺陷检测系统的设计与实现
曹福同 （ 山东同新检测工程有限公司 ）
谭京淑 （ 山东同新检测工程有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2811-0609-0504-31Abstract
本文聚焦金属板表面缺陷检测系统设计与实现，分析了常见表面缺陷类型、特征及不同生产工艺对缺陷 的影响。硬件设计涵盖图像采集、信号采集与处理、数据传输与存储模块及系统集成优化。算法设计包括传统算法改 进、机器学习算法应用、深度学习算法优化创新及性能评估比较。系统实现与验证部分，介绍了软件设计与开发、系 统集成调试，并通过汽车钢板、航空铝合金板、建筑钢板三类场景验证系统性能。结果表明，该系统适配不同场景， 检测性能稳定可靠，能满足多样化工业需求。
Keywords
金属板表面缺陷；机器视觉；深度学习；缺陷分类Full Text
PDFReferences
[1]谢一博,程进,杭良毅,等.金属板表面缺陷检测系统
的设计与实现[J].应用光学,2025,46(3):643-651.
[2]李维创,尹柏强.工业金属板带材表面缺陷自动视觉
检测研究进展[J].电子测量与仪器学报,2021,35(6):1-16.
[3]周汇,曹坤,邢青青,等.金属板带材表面缺陷自适应
检测方法[J].有色金属加工,2020,49(4):28-31,54.
[4]刘梦婕,王剑平,张果,等.样本限制场景下金属板带
材表面缺陷分类研究[J].光电子.激光,2021,32(7):711-718.
的设计与实现[J].应用光学,2025,46(3):643-651.
[2]李维创,尹柏强.工业金属板带材表面缺陷自动视觉
检测研究进展[J].电子测量与仪器学报,2021,35(6):1-16.
[3]周汇,曹坤,邢青青,等.金属板带材表面缺陷自适应
检测方法[J].有色金属加工,2020,49(4):28-31,54.
[4]刘梦婕,王剑平,张果,等.样本限制场景下金属板带
材表面缺陷分类研究[J].光电子.激光,2021,32(7):711-718.
Copyright © 2026 曹福同,谭京淑
Publishing time:2026-02-28
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