一种基于RAC-YOLO算法的带钢表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于RAC‑YOLO算法的带钢表面缺陷检测方法，属于工业自动化检测和计算机视觉技术领域。包括：获取图像数据集，并进行预处理；构建基于YOLOv8的RAC‑YOLO网络，使用尺度内特征交互模块AIFI替换原有特征金字塔模块SPPF；同时在AIFI模块后引入注意力机制模块SE；使用轻量级上采样算子CARAFE替换原有上采样模型；使用上下文锚点注意力特征提取融合模块替换原有的C2f模块；同时将网络损失函数更换为的MPDIoU；利用预处理后的图像数据集完成对RAC‑YOLO网络的训练。本发明能实现在高速生产线上快速而准确地检测带钢表面的各种缺陷，有效地提升了生产效率和产品质量，为工业制造提供更可靠的质量控制解决方案。