一种基于FABCS-YOLO算法的织物瑕疵检测方法

本发明具体涉及一种基于FABCS‑YOLO算法的织物瑕疵检测方法，包括：获取待检测织物图像数据；将待检测织物图像数据输入训练后的基于YOLOv8模型改进的织物瑕疵检测网络，Backbone部分由多个C2f模块、多个FADC_C2f模块、AIFI模块和BAMBlock模块构成，AIFI模块用于通过多头自注意力机制和位置编码实现全局上下文感知特征融合，BAMBlock模块用于提升主干网络特征表达；Neck部分由拼接层、Upsample模块和CSCPStage模块构成，CSCPStage模块用于优化梯度流动并增强多层次特征捕捉；Head部分中的Detect模块采用PIoU2损失函数，PIoU2损失函数用于进行边界框回归以提升定位精度；获取织物瑕疵检测网络的输出作为织物瑕疵检测结果。本发明显著提升织物瑕疵时的检测精度与速度，实现高效实时目标检测并优于主流模型。