一种基于深度学习的钢丝表面锈蚀识别方法

本发明公开了基于深度学习的钢丝表面锈蚀识别方法，本发明的方法首先采集图像并进行预处理构建数据集，接着构建改进的U‑Net模型：引入SE注意力机制，在每个编码器block末端插入SE模块，增强网络通道选择性，并进行上采样结构优化，替代原Unet的转置卷积，在跳跃连接处引入语义对齐模块进行通道匹配与融合，减少语义偏差；然后进行模型训练、评估及保存、部署与推理。本发明通过融合深度学习算法，对钢丝表面图像进行智能分析，精准识别锈蚀类型，量化评估锈蚀面积、深度等指标，突破传统检测手段在复杂环境下的局限性，实现对钢丝锈蚀的实时、高效监测。