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为了解决传统图像处理方法对于铸铝材料表面缺陷检测通用性不高、准确度低等问题,研究了一种基于Mask R-CNN神经网络的缺陷检测系统。首先,采用自主研发的缺陷检测装置采集柱塞式制动主缸内槽表面图像,对其进行预处理,制作成Microsoft COCO格式数据集;其次,搭建适用于该数据集的Mask R-CNN神经网络结构,并绘制训练过程损失函数与平均精度均值曲线;最后,将检测结果与基于SVM和Faster R-CNN模型的检测结果进行比较,统计了3种神经网络模型的单图检测平均时间和识别率。试验结果表明,