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刻划字符在工业生产中具有广泛的应用,对于工业中大量生产的产品,由于其无色差性和立体性使得人工检查费时费力,研究刻划字符检测是工业生产自动化检测提高的重要基础。文章针对前向高角度环形光照明方案下采集的刻划字符图像,建立了一种基于深层堆栈自编码的刻划字符检测模型,并对模型中所需参数进行了配置,对比分析了堆栈欠完备自编码、变分自编码、HOG算子的特征提取效果,将提取的特征在K近邻、支持向量机和BP神经网络等3种分类器下的检测效果。结果表明:堆栈欠完备自编码器提取的特征有利于字符缺陷检测;堆栈变分自编码器提