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在服饰鞋厂的加工生产过程中经常会出现断针现象,残留在鞋子里的多余断针等金属异物会威胁人们的人身安全.针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习的鞋底金属异物检测系统.首先,将鞋子依次放在传送带上送入检针机,经过X光照射采集图像.之后对采集到的图像进行预处理操作,使金属异物变得清晰.最后通过深度学习网络模型识别当前图像是否含有金属异物,并检测异物所处位置.实验结果表明,经过图像预处理和微调标注框的做法,能有效提高模型识别的精度.本文提出模型的平均精度为97.6%,该结果表明此模型可以有效检测遗留在各种鞋