在铝型材的生产、运输过程中,会产生多种表面缺陷,这些缺陷严重影响了产品的实用性与美观性,需要对其进行分类与检测。在机器视觉领域,传统的图像处理方法无法应对种类繁多、背景复杂的表面缺陷。近年来,在计算机视觉、自然语言处理等领域,深度学习都表现出远超传统算法的能力。基于深度学习的方法,本文针对铝型材表面缺陷的分类和检测展开研究,主要内容包括:在缺陷分类中:本文分析了常见铝型材表面缺陷的种类及成因;采用迁移学习与数据增强的方法,解决了原铝型材表面缺陷数据量较小的问题;利用卷积核拆分与通道分组方法优化了网络结构;最后完成了基于卷积神经网络的铝型材表面缺陷分类模型设计,该分类模型在验证集上取得了95%的平均精度。在缺陷检测中:本文改进了Faster RCNN模型来应对铝型材表面检测中遇到的难点,设计了一种端到端的铝型材表面缺陷检测模型。分别地,利用数据增强策略解决了缺陷样本分布不均衡的问题,改进骨干网络增强了模型的特征提取能力,引入多尺度特征融合思想解决了样本尺寸差异大的问题,采用可变形卷积来应对形状不规则的缺陷形式,引入软非极大值抑制方法减少了漏检情况的发生。最后,本文设计的检测模型在测试集的平均精度的均值为82.85%,比原始模型提升了20.55%,验证了检测模型的性能和改进策略的有效性。