一种工业产品缺陷检测方法及系统

本发明涉及工业产品缺陷检测技术领域，公开了一种工业产品缺陷检测方法及系统，该方法包括：实时采集待检测工业产品的图像数据；对图像数据进行图像预处理，并将图像预处理后的图像数据输入至缺陷目标检测模型；利用缺陷目标检测模型对图像预处理后的图像数据进行缺陷目标检测，输出工业产品的缺陷检测结果；其中，缺陷目标检测模型为基于加速深度学习训练的YOLO目标检测模型。本发明充分考虑生产环境中可能的高温环境、检测区域不完整、光线干扰等实际因素影响，设计图像预处理流程，并使用高鲁棒性的缺陷模型，提升了结果的准确度，提高了工业带钢生产的自动化水平和产品质量，为无人值守智能化高质量生产奠定了基础。