铝型材有着优秀的抗腐蚀性能和其他特性,是各种工业产品和生活用品的重要原料。由于生产过程中各种不可避免的因素,铝型材表面会出现一些瑕疵,影响产品的质量。目前铝型材企业主要采取人工识别的方法对表面瑕疵进行检测,这种方法检测速度慢、稳定性较弱。而基于传统图像处理的机器视觉识别只能检测出简单的瑕疵,面对形状多样的铝型材瑕疵时,算法鲁棒性差,且大量阈值参数需要手工选取,智能化程度相对较低。为了提高瑕疵检测的自动化水平,本文构建了基于深度卷积神经网络的铝型材表面瑕疵识别算法,主要工作如下:（1）明确了铝型材瑕疵识别的工业检测需求。对铝型材表面瑕疵进行分析后,发现瑕疵具有尺寸差异大、形状多样、部分瑕疵尺寸很小的特点,检测难度大。基于此给出了总体的方案设计,并选择了双阶段目标检测模型Faster RCNN作为本文的基础网络。（2）针对铝型材瑕疵的尺寸差异大的特点,本文对模型引入了特征金字塔模块进行多尺度特征融合,提高了模型的多尺度目标的检测能力。针对极端宽高比的瑕疵,本文对anchor的尺寸进行改进以优化预选框的生成。为了增强定位的准确性,本文还使用CDIo U LOSS边界框回归损失函数进行了改进,并通过Pr Ro I Pooling消除了量化过程中的误差。（3）针对标准卷积无法对形状多样的瑕疵进行充分地特征学习的问题,本文对网络引入了可变形卷积,网络的感受域能根据特征形状进行自适应变换,提高了对不规则瑕疵的检测能力。针对漆泡、脏点等小尺寸瑕疵的检测精度较低的问题,本文对特征金字塔结构增加了反馈通路使得网络能够对特征进行重复学习,并将两次学习到的特征进行融合,增强了特征图的细节信息,从而提高了小尺寸瑕疵的分类和定位能力。综上,本文构建了一套基于深度卷积神经网络的铝型材表面瑕疵识别算法,提高了瑕疵的检测精度。其中,擦花、喷流等形状不规则的瑕疵和漆泡、脏点等小尺寸瑕疵的检测效果提升明显,为其他类型的瑕疵检测提供了参考价值和借鉴意义。经过实验,本文的模型对铝型材表面瑕疵检测的m AP达到了87.2%,相对于现有的算法提高了3.8%;识别准确率达到了97.2%,平均检测时间为0.169s,达到了工业检测需求,有较好的参考价值。