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融合ＹＯＬＯ算法的金属表面腐蚀状态图像识别系统

陈灿

【摘要】针对金属表面腐蚀检测中传统方法效率低且适应性差的问题，本研究提出基于改进目标检测算法（ＹＯＬＯｖ１１）的图像识别系统。该系统通过引入自适应中值滤波和直方图均衡化增强等预处理方法，有效提升了图像的整体质量。实验可知，该系统的平均检测精度为８８.７％，推理速度为３５帧／ｓ，可以在复杂的工业环境中稳定工作。该系统可以对金属腐蚀状态进行准确的识别，并对金属腐蚀进行实时的监测，为工业设备的安全运维提供可靠的技术支持。

【关键字】金属材料；表面腐蚀；图像识别；目标检测算法

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