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基于显著性方法的加工表面缺陷的智能检测

摘要

表面缺陷检测在加工制造过程中，对质量的保证做出了很大的贡献。由于生产需求和生产技术的提升，大多数传统的缺陷检测技术已无法满足生产需求。本文以航空发动机叶片为研究对象，并结合显著性检测方法以及深度学习的手段，通过图像处理及神经网络等技术，可以检测出产品表面的裂纹，划痕和融合物等缺陷，提出了一种更加智能和快速的表面缺陷检测方法。

航空发动机是一种高度复杂和精密的热力机械，作为飞机的心脏，直接影响着飞机的性能、可靠性和经济性，是国家科技，国防实力的重要体现。随着各种形式发动机的研制，各种形状、尺寸和表面质量要求的叶片需求量大增，对叶片表面缺陷检测也