一种基于EMSD-YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于EMSD‑YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法，属于工业自动化检测、计算机视觉技术及人工智能技术领域，包括获取并预处理NEU‑DET数据集；构建改进YOLOv11s的EMSD‑YOLO模型，在backbone部分设计分层双流卷积模块HDSConv替换Conv模块，增强小目标特征提取能力并降低参数量和计算量；在neck部分设计选择性特征融合金字塔SFFPN，优化多尺度特征融合；在head部分引入U‑IOU损失函数提升定位精度；基于预处理后的数据集训练EMSD‑YOLO，获取最优模型；加载最优模型进行缺陷识别。本发明能够高效准确地检测钢铁表面缺陷，适应于工业生产中的质量控制。