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摘要
气缸套是发动机中至关重要的零部件，其表面缺陷直接关系到发动机的性
能和使用寿命。因此，为确保发动机的高效运行，对气缸套表面缺陷检测显得
尤为重要。由于气缸套表面图像具有复杂的背景，并且工业检测现场有较多的
环境干扰，导致传统的机器视觉检测方法效率低并且鲁棒性低。YOLOv5作为
一种高效且准确的检测方法，被广泛应用于工业缺陷检测。因此，为了提高检
测效率和精度，满足实际的应用需求，本文搭建了机器视觉平台来采集气缸套
图像，通过图像处理手段制作了气缸套表面缺陷数据集，并改进了基于
YOL
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