一种导向辊轴类零件检测方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及导向辊轴类零件识别技术领域，尤其是一种导向辊轴类零件检测方法、系统、设备及存储介质；本发明将获取导向辊生产线零件图像数据输入至预训练的YOLOv8‑IAFF检测网络模型中，得到导向辊轴类零件检测结果；所述预训练的YOLOv8‑IAFF检测网络模型是通过在YOLOv8骨干网络中的C2f模块引入迭代注意力特征融合模块，且训练过程中的损失函数为Shape‑IoU损失函数；迭代注意力特征融合能够增强多尺度特征的表达能力和融合效果，提升模型对物体和复杂背景的检测精度，减轻背景干扰，提高模型的鲁棒性和自适应能力；Shape‑IoU损失函数的引入可优化模型对零件边界框的预测能力，提高不同环境因素的鲁棒性，解决现有目标检测方法适应性差、识别准确性差的问题。