产线铝合金锭表面缺陷检测方法和装置、系统、存储介质

本发明公开一种产线铝合金锭表面缺陷检测方法和装置、系统、存储介质，包括：采集铝合金锭表面缺陷图像数据集；选择YOLOv5作为检测模型，利用K‑means++算法针对应用场景对初始锚框进行优化；对YOLOv5检测模型进行加速推理改进，同时融合注意力机制动态检测头Dyhead；采用Mixup和Mosaic数据增强算法增强数据集并对改进后的YOLOv5检测模型进行训练，并在训练时引入Focal损失函数和非极大值抑制；使用训练好的模型对铝合金锭表面缺陷图像进行检测，获得图像中缺陷的类型置信度与位置信息。采用本发明的技术方案，能够快速检测出缺陷的种类和位置，以达到铝合金锭产线快速准确检测的需求。