一种基于CDA-YOLOv8s的铝型材表面缺陷检测方法及系统

本发明提供了一种基于CDA‑YOLOv8s的铝型材表面缺陷检测方法及系统，涉及铝型材缺陷检测技术领域；该方法首先获取铝型材表面图像并进行预处理，构建缺陷数据集，对YOLOv8s的初始网络结构进行更新，得到基于CDA‑YOLOv8s的铝型材缺陷检测模型，接着利用缺陷数据集对该模型进行训练，最后使用训练后的模型对铝型材表面图像进行检测，得到检测结果；本方法通过改进的CDA‑YOLOv8s模型提升铝型材表面微小缺陷的识别能力，解决了现有铝型材缺陷检测过程中精度低的问题；该方法还加强了对目标全局上下文信息的利用，显著提升了对图像中小目标特征的提取能力，从而实现了更准确的缺陷识别。