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为了提升缺陷检测效果，将深度学 习引入表面缺陷视觉检测成为当下机器视觉领域的研究热点之一。 本文研究基于深度学习的一般性表面缺陷检测算法，着重解决表面缺陷检测中的 两类问题，即定性判别缺陷有无的缺陷识别问题和定量分析缺陷的缺陷分割问题，并 在自建的纽扣缺陷数据集和另外三个公开数据集上进行算法评估。 针对缺陷识别问题，本文研究一种基于全卷积分块检测的缺陷识别算法。 该算法 将分块检测的思想引入ResNet 全卷积神经网络中，在实现局部判别机制的同时，克服 了传统分块检测感受野不足的弊端。 相比于原始ResNet 图像分类算法，该算法具有更 强的泛化能力和对微小缺陷的检测能力。 在纽扣、焊缝和硅钢带的缺陷识别任务中， 算法综合检测准确率提高了1.13%~8.27%。