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针对铝型材表面瑕疵检测问题,为避免传统检测方法准确率低和检测速度慢等缺点,采用基于深度学习的检测方法,通过对Faster R-CNN模型的改进,提高了检测的准确率和速度。在特征提取网络中,将VGG16和Resnet50进行模型融合,从而提取到更多的特征信息。针对样本中瑕疵大小分布极不均匀的问题,通过对RPN网络中的锚框进行改进,利用K-Means聚类生成的5个聚类中心代替原始网络中的9个锚点框,使网络更适用于铝型材表面的瑕疵检测。实验表明:改进后的Faster R-CNN算法的检测平均准确度可达83