一种气阀缺陷的检测方法、系统、设备以及介质

本申请公开了一种气阀缺陷的检测方法、系统、设备以及介质，首先，本申请利用条件生成对抗网络(cGAN)增强图像质量，提高数据集的多样性，克服了传统缺陷检测方法中常见的数据不足和图像噪声问题；然后，本申请再结合卷积神经网络(CNN)的强大特征提取和分类能力，能够精准地定位并分类气阀表面的各类缺陷，本申请中的该方法不仅显著提高了缺陷检测的准确率和检测效率，减少了误报和漏报，还能够自动生成详细的缺陷报告，为质量控制提供详尽的数据支持，具有广泛的应用前景和较高的商业价值。