一种基于PPY-YOLO的钢材表面缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于PPY‑YOLO的钢材表面缺陷检测方法及系统，该方法包括步骤1：钢材表面缺陷图像预处理；步骤2：通过在YOLOv11网络中引入颈部结构Faster‑Neck、深度学习模块C3K2_Faster以及空间金字塔池化模块SPPFSim，获得PPY‑YOLO目标检测模型；步骤3：PPY‑YOLO目标检测模型训练；步骤4：获取钢材图像，输入训练好的PPY‑YOLO目标检测模型，得到钢材表面缺陷的类别和定位信息。本发明构建新的模型，通过改进骨干网络和颈部网络，骨干网络是C2PSA模块的输入端与SPPFSim模块的输出端相连，颈部网络增加了上采样组和下采样组，使得模型具体较好的检测效果。