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基于深度学习的钢铁零件表面缺陷检测方法：技术革新与应用探索
一、引言
1.1研究背景与意义
钢铁作为现代工业的重要基础材料，广泛应用于建筑、机械制造、汽车、航空航天等众多领域，在国家经济发展中占据着举足轻重的地位。从高耸入云的摩天大楼到穿梭于城市间的轨道交通，从驰骋在道路上的汽车到翱翔于天际的飞机，钢铁的身影无处不在。随着全球经济的不断发展和基础设施建设的持续推进，对钢铁产品的需求不仅在数量上保持增长，在质量上也提出了更高的要求。
在钢铁生产过程中，由于受到原材料质量、生产工艺、设备运行状况等多种因素的影响，钢材表面不可避免地会出现各种缺陷。这些缺陷类型多样，如裂纹、划痕、气泡、夹杂等。其中
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