产品表面质量是产品整体质量的重要组成部分,对于提高产品核心竞争力起着重要的作用,众多生产企业都会对产品的表面质量进行严格的把控。目前铝型材生产企业在产品表面质量检测这一环节普遍采用人工检测的方法。J公司在对铝型材的表面瑕疵检测中仍然沿用传统的人工检测,随着该公司生产自动化程度不断提高,人工检测方法的短板日益凸显。针对J公司在铝型材生产过程中常见的10类表面瑕疵,本文将深度学习方法引入铝型材表面瑕疵识别问题中,基于卷积神经网络对铝型材的表面瑕疵进行识别研究,设计出铝型材表面瑕疵检测系统原型。首先通过大量收集与阅读相关文献,分析J公司在产品表面的瑕疵检测中的现状以及面临的问题,对国内外产品表面瑕疵检测的研究现状进行综述,确定采用深度学习中的卷积神经网络对铝型材表面瑕疵进行识别研究。相对于传统的机器学习算法,深度学习算法可以自动提取特征,不需要额外的人工干预过程,具有更强的鲁棒性和泛化性,而卷积神经网络是深度学习中具代表性的网络。其次对铝型材数据进行预处理,构建不同的铝型材表面瑕疵识别模型,针对铝型材数据集规模较小的问题,使用迁移学习的方法,微调不同的卷积神经网络模型,在铝型材数据集上进行训练和测试,比较不同的铝型材表面瑕疵识别模型在铝型材数据集的识别效果,最终选出基于Res Net50的铝型材表面瑕疵识别模型为最优模型应用于铝型材表面瑕疵检测系统原型。最后调用基于Res Net50的铝型材表面瑕疵识别模型,通过Py Qt5设计出铝型材表面瑕疵检测系统原型。该系统可以针对具体生产线生产的铝型材产品进行检测识别,并对检测结果进行保存统计。通过统计结果可以对产品的生产质量进行分析,分析出具体生产线任意批次产品的瑕疵率以及瑕疵类型的占比,这对后续产品的生产加工具有指导性的作用,有利于改进产品的生产工艺流程。该系统界面简洁友好,操作简单,为J公司实现铝型材表面瑕疵在线自动化检测提供了一定的借鉴和参考价值。