【摘 要】
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目标检测是计算机视觉领域一个重点研究内容，Faster R-CNN作为目标检测新秀，被越来越多的应用于缺陷检测研究。本文基于Faster R-CNN的特征提取、RPN、RC三个核心部份做了实验设计，利用旋转和随机裁剪等方法构建金属表面有麻点和划痕瑕疵缺陷的数据集，并进行了模型训练及测试，麻点的检测结果为90.56%，划痕的检测结果为91.21%，整个模型的平均检测精度为90.78%，实验结果表明F
【基金项目】
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2020年惠州经济职业技术学院重点招标项目（2020ZD04）； 2021年度广东省普通高校特色创新类（自然科学）项目（2021KTSCX345）；
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目标检测是计算机视觉领域一个重点研究内容，Faster R-CNN作为目标检测新秀，被越来越多的应用于缺陷检测研究。本文基于Faster R-CNN的特征提取、RPN、RC三个核心部份做了实验设计，利用旋转和随机裁剪等方法构建金属表面有麻点和划痕瑕疵缺陷的数据集，并进行了模型训练及测试，麻点的检测结果为90.56%，划痕的检测结果为91.21%，整个模型的平均检测精度为90.78%，实验结果表明Faster R-CNN模型在金属表面缺陷检测中表现优异。
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