热连轧生产过程中，带钢表面会出现不同类型的缺陷，如氧化铁皮压入，折叠，夹杂，麻点，辊印等。这些 缺陷对带钢产品的内在性能会造成很大影响。表面检测系统可及时反馈的缺陷信息，对于控制表面质量、减少废 品率和质量异议具有重要作用，带来巨大经济效益。
项目基于深度学习的方法，结合实验室在带钢表面缺陷检测、小样本图像分类等方面的相关研究成果，开发 了一套CSP表面检测系统，该系统可应用于钢铁相关缺陷检测领域。
项目开发的表面在线检测系统能长期稳定运行，目前已稳定运行3个月以上。系统可读取CSP带钢的表面缺陷 图像，并对缺陷图片进行分类，输出缺陷类别、位置等信息到软件界面上，用户界面满足现场的应用需求。
表面缺陷检出率达到96.43%;表面缺陷分类准确率达到94.10%;单张图片的检测速度为16.50 ms。
