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传统先进陶瓷零件检测与分类的主流方法为纯机械尺寸过滤和人工判断,为解决其成本高、失误率高和损坏率高等问题,提出了基于深度学习的多目标实时检测分类模型(Multi-object real-time detection and classification model,MRDC)。该模型以YOLOv3为基础,使用SKNet作为注意力机制进行特征重构提高精确度,配合灰度图快速转化算法与跳帧检测方法提高检测速度,可实现实时缺陷检测。对实际生产中的先进陶瓷零件进行采集训练,多批次采集图像数据,每批数据含多个陶