钢管是一种多功能的经济钢材，可用于输送流体和粉状固体、交换热能、制造机械零件和容器等。我国是世界上钢管产量最大的国家,也是世界上钢管出口第一大国。钢管作为工业生产中不可或缺的重要原料，其质量好坏直接影响工业发展，因此，对其缺陷检测具有非常重要的意义，钢管缺陷检测主要是检测钢管内外表面是否有损伤，传统的人工检测方法不仅消耗大量的劳动力，且检测效率和质量较低。

我们研究开发出自动化程度较高的钢管缺陷检测系统目的就是让其自动化程度更高，省却人工检测方法耗费的劳力物力，除去不良的人工问题，毕竟冷冰冰的机械AI语言不会因为各种原因而疏漏。钢管视觉缺陷检测系统可以搭配工业内窥镜查询钢管的内部缺陷问题，而钢管表面可以在视觉缺陷检测系统和高速摄像机的通力合作下无所遁形，避免次优和残次品钢管的出现给企业带来巨大的经济丢失和无法挽回的社会声誉影响。

视觉缺陷检测系统是一种检测金属内外结构是否完好的智能系统，不用人工目视辨别，一旦出现金属漏焊、开裂和磨损严重立即发出警报，甚至视觉缺陷检测系统通过深度学习还能提出合理建议，明晰精准的断定裂缝、未焊透、夹渣、侧壁焊不完好、走漏等问题，快速、轻松地查看钢管内外部表层质量。

视觉检测就是用智能机器代替人眼来做测量和判断，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，视觉缺陷检测系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。