在工業(yè)304厚壁不銹鋼管產(chǎn)品質(zhì)量檢測過程中，傳統(tǒng)的人工質(zhì)量檢測存在檢測速度慢、效率低、成本高和標(biāo)注不一致等問題。因此，傳統(tǒng)的瑕疵檢測方法被機器視覺檢測方法所替代，雖然機器視覺檢測方法相比人工檢測方法在多個性能方面均有提升，但面對海量的304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測需求，仍然難以滿足日益提升的對精度和實時性的要求。深度學(xué)習(xí)技術(shù)擁有自動和高效的特征提取能力，突出的抽象和表達能力被大量的應(yīng)用于機器視覺方法，用于提升檢測和分類的性能。

深度學(xué)習(xí)結(jié)合機器視覺技術(shù)用于工業(yè)304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測中，雖然大大提高了瑕疵檢測的準(zhǔn)確度和效率，但是工廠內(nèi)生產(chǎn)環(huán)境較為復(fù)雜，304厚壁不銹鋼管的各個零部件生產(chǎn)工藝各有不同，304厚壁不銹鋼管表面瑕疵的特征和種類也不相同。因此目前針對工業(yè)304厚壁不銹鋼管的表面瑕疵檢測沒有通用的檢測算法，需要根據(jù)具體的304厚壁不銹鋼管產(chǎn)品進行具體情況分析、設(shè)計相對檢測精度較高、效率較高的圖像采集和檢測方案。更重要的是，針對工廠內(nèi)大產(chǎn)量的304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測，應(yīng)該做到檢測精度和速度的平衡，算法設(shè)計只考慮檢測精度，可能會大大降低檢測速度，影響工業(yè)生產(chǎn)的速度。因此，提升檢測速度，但相對不會降低檢測精度的算法對于實際工廠304厚壁不銹鋼管生產(chǎn)更為重要，也更容易應(yīng)用到各種移動的嵌入式設(shè)備中，擴大瑕疵檢測的使用范圍和實時性，增加應(yīng)用場景。

面對不同的生產(chǎn)場景和生產(chǎn)工藝，對待檢測產(chǎn)品進行性質(zhì)分析并設(shè)計相應(yīng)的圖像采集和算法處理方案，是工業(yè)304厚壁不銹鋼管瑕疵檢測的主流趨勢。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于目標(biāo)檢測、工業(yè)瑕疵檢測來提升機器視覺技術(shù)的性能也是工業(yè)生產(chǎn)中機器視覺的發(fā)展趨勢之一。