物体表面检测本质上，正如其名称所示，检测物体。这意味着给定一个图像，它可以告诉你物体在哪里，以及这个物体是什么。这类模型有很多应用。举几个例子，物体检测在以下方面很有用：自动驾驶汽车，可以检测到乘客、其他车辆、红绿灯和停车标志。安保，模型可以探测到公共区域的危险物品，并向附近的警务人员报警。

　　物体表面检测模型是如何工作的？

　　1.朴素方法：我们将图像分割成多个部分，并对每个部分进行分类。这种方法效率低下是因为必须对每个生成的窗口应用分类网络(CNN)，导致计算时间长。

　　2.滑动窗口方法：我们预先确定好窗口比例(或“锚”)，然后滑过图像。对于每个窗口，我们处理它并继续滑动。与朴素方法类似，这种方法生成的窗口较多，处理时间也比较长。

　　3.选择性搜索：使用颜色相似度，纹理相似度，和一些其他的图像细节，我们可以用算法将图像分割成区域。虽然选择性搜索算法本身是耗时的，但这使得分类网络的应用需求较少。

　　4..区域建议网络：我们创建一个单独的网络来确定图像中感兴趣的区域。这使得我们的模型工作得更快，但也使得我们模型的准确性依赖于多个网络。

　　物体表面洁净度的要求如下：

　　去除油污：使用各种不同的方法，去除物体表面的油污，使其由憎水或局部憎水变成亲水性。这是衡量表面洁净度的重要的指标，也是表面预处理的主要目的。

　　除去表面杂质：采用相关清洗方法去除加工过程中的物质颗粒、抛光介质、抛光粉等，使其呈现所要求的纯净表面。从而使金属或非金属表面变成亲水表面。这也是表面洁净度的重要内容和表面预处理的目的之一。