金属是工业领域中不可或缺的原材料之一。其加工出来的金属制品,也应用到生活中的各个方面。由于金属是一种特殊的材质,在加工过程中难免会对其表面进行一些损伤,小的损伤可能会影响金属产品的外观,严重的甚至会引起产品质量问题,从而导致企业成本受损、利润下降等问题。传统的人工检测方法耗时耗力,并且效率不高,所以如何有效地对金属表面损伤进行准确的检测已成为当前研究的热点问题。由于深度学习的研究和应用越来越成熟,利用该技术逐步替代人工检测来检测金属表面损伤,大大降低了检测成本,提高了检测效率。本文选择了YOLOv3算法作为金属表面损伤检测的基本算法,并对其进行了针对性的改进,使得优化后的算法可以更加高效的实现金属表面损伤测试任务。本文的研究重点可以划分以下几个方面:第一,对金属表面损伤数据集的处理。首先,通过旋转、缩放等方式来扩展数据集,并设置一定的比例去圈出训练集和测试集。然后使用K-means++方法对所有金属表面损伤的数据图像集中聚类,并分析各个聚类中心点的定位以及距离。最终获取在不同特征图层上差异更大的锚框,并将其应用在YOLOv3金属表面损伤检测中,使定位更加精准,从而提高网络的检测精度。第二,对损伤目标的边界框优化和算法的损失函数处理。首先,当对损伤目标实现位置预测时,由于算法所得到的不止一个预测框,因此必须通过非极大值抑制方式去除剩余的预测框,并选取最靠近真实框的预测框。使用距离交并比（Distance Intersection over Union,DIo U）作为测量边界框置信度的评价指标,直接影响预测框与真实框之间的间距。在两框互相重叠或不相交的情形下,仍然能够给边界框提供更为精准的目标移动方向,从而增强了模型对目标位置检测的准确性。再利用非极大值抑制法筛选后得出的结论更加合理。由于YOLOv3属于One-stage算法类型,该类型的弊端是正负测试样本的分配不均匀。针对这个弊端,采取Focal Loss函数进行损失函数计算,解决数据正负样本量不均匀的弊端,使训练好的模型具备更高的检测能力。第三,针对金属上细小的损伤目标,融合多尺度以及深度可分离卷积技术进行检测。在YOLOv3网络结构的基础上,将第11层浅层特征与DarkNet-53输出的更深层特征进行融合,生成一个新尺度的特征图层。新增的特征图层不仅继承了深层特征,还充分的利用网络浅层特征,增强模型提取小目标特征的能力。目的是加强对图像中小目标的检测,减少漏检概率。最终网络具备四个目标检测尺度,增强模型的综合检测效果。由于增加了网络层数,必然导致计算量增加,模型的效率也必然下降,所以加入了深度可分离卷积方法取代了残差块中的标准卷积算法。这样的改进是为了将网络的计算量降低为原先的1/9,极大的加强检测目标的效率。第四,将改进后YOLOv3应用于金属表面损伤检测,并与YOLOv3等一系列的模型进行实验对比,通过P-R曲线、检测精度以及检测速度等方面进行分析。该部分实验表明改进后模型的检测精度达到了71.52%,高出原模型11.37个百分点;检测速度为35.4f/s,仅略小于YOLOv3模型0.9f/s。与Faster R-CNN、SSD以及YOLOv2相比,在检测精度与速度上均有明显的优势。表明本文针对金属表面损伤检测的改进方法是可行的。