标题：基于卷积神经网络的钢表面缺陷检测方法
作者：朱宏平
作者单位：南京金陵亨斯迈新材料有限责任公司，江苏 南京 210047
关键字：钢缺陷识别；卷积神经网络；深度学习
摘要：钢设备质量检测环节中，首先需要进行外部检测，查看设备表面是否存在裂缝等异常。针对以上场景，提出了一种基于深度学习的钢表面缺陷检测方法，以卷积神经网络（CNN）作为识别算法，构建了缺陷检测规则。实验结果表明，该方法能有效提高花卉识别的准确性。