一种基于深度学习的内窥缺陷智能检测方法

本发明涉及金属软管内窥缺陷检测技术领域，本发明提供的一种基于深度学习的内窥缺陷智能检测方法，本发明中采用的基于深度学习的目标检测方法，特别适用于对金属波纹管等工业产品的内窥缺陷进行智能检测。通过对内窥图像的深度分析，可以实现对波纹管内壁的各种缺陷(如凹坑、焊接缺陷、锈斑等)的自动识别和定位，从而有效提高生产质量控制的效率和准确性。此外，该方法还具有良好的通用性和扩展性，可以应用于其他领域的目标检测任务中，如医学图像分析、交通监控、安防监控等。