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摘要：在智能制造高速发展的背景下，工业零部件的表面质量直接关系到产品性能与生产安全。传统的表面缺陷检测方法依赖人工检验或规则化图像处理手段，存在检测精度低、适应性差与效率瓶颈等问题。随着深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度神经网络的表面缺陷识别逐渐成为智能检测系统的核心。然而，复杂背景干扰、缺陷特征多样、样本数据不平衡等问题仍制约着算法在实际工业场景中的性能。本文围绕深度学习在工业缺陷检测中的应用展开研究，从检测模型结构优化、数据增强与小样本学习策略、推理加速与部署适配三个方面系统分析关键技术路径，并结合典型案例分析其效果表现。研究表明，通过针对性地优化深度学习模型结构与数据处理流程，能够显著提升缺陷检测的准确率、实时性与系统鲁棒性，为高效可靠的工业质检系统提供技术支撑。
关键词：深度学习；表面缺陷检测；工业零部件；目标识别；算法优化；智能质检
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