金刚石锯片的缺陷检测是产品品质安全的重要保证,但金刚石颗粒噪声为锯片裂纹检测提高了难度。针对目前常见的的目标检测方法来说,想达到实时快速准确的检测,其效果并不是很好,本文将针对如何高效的检测金刚石裂纹的这一问题展开细致的研究。对于金刚石锯片的材质特征、产出程序中的处理方案存在的问题等原因所构成的影响,导致锯片表层出现相应的裂纹,进而会造成疲劳断裂等情况的出现,这些问题会对用户产生巨大的危害。所以针对该课题开展针对性的分析,有着较为重大的实践价值。文章首先针对图像出现的噪声问题,进行了有效的滤波去噪处理,其次,针对识别方式采用了有效YOLOv3算法进行裂纹的检测识别。该算法以one-stage方法作为基础,有着检测效率高等优势,这使得该算法既可以满足实际生产中对裂纹识别的实时性需求又拥有强大的自主学习的能力。本文在对网络结构的分析中,针对初始特征结构采取相应的优化措施,进而形成了尺度更为丰富,有多种层级划分的金字塔方案,通过高低层次间的有效融合,从而获得覆盖四大层尺度的预测层数据,有益于得到更多有关目标物体的基础特性与位置数据。运用深度学习的方式,神经网络会自动在大数据体系中学习和掌握到深层特性,籍此来取代人工构造的基础特性,可以实现对特征更为准确的描述,进一步实现识别率的大幅增加。设计相应的检测流程,对前期目标对象进行预处理与神经网络的结构的改进,最终要达到对物体的实时检测任务,并要使得该设计模型可以展现更突出的优势。