一种偏滤器靶板缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

本发明提供了一种偏滤器靶板缺陷检测方法、装置、设备、计算机产品及存储介质，通过获取待测靶板表面图像，将待测靶板表面图像输入预训练的靶板缺陷检测模型，获得目标靶板表面缺陷数据。本申请基于YOLOv5算法并对其模型框架结构进行改进，得到靶板缺陷检测模型，在缺陷特征提取阶段引入ResNet残差网络，并通过双向特征金字塔网络学习权值实现缺陷的多尺度特征融合。本发明可运行于实时检测环境下，实现了检测模型的轻量化，解决了现有检测模型体量大，运算速度慢的问题；同时，其提升了缺陷检测精度，解决了现有模型在小目标缺陷检测准确性低的问题以及在复杂环境下会出现错误或误判的问题。