基于改进YOLOv11的金相缺陷智能检测系统及方法

本发明涉及一种基于改进YOLOv11的金相缺陷智能检测系统及方法，通过集成金相图像采集子系统、旋转框标注与增强子系统、改进型神经网络处理子系统，实现从金属材料微观图像采集到缺陷精准识别的全流程自动化；通过引入旋转目标检测机制适配倾斜缺陷形态，设计渐进式数据增强策略强化小目标特征学习，采用替换特征提取模块与嵌入注意力机制优化YOLOv11网络结构，最终在保证工业实时性的同时，提升金相缺陷检测精度，满足高精度质检需求。本发明不仅解决了现有金相缺陷检测中倾斜缺陷难定位、小目标难检出、模型部署难、抗干扰能力弱等关键技术瓶颈，还实现了工业级的高效、自动化金相缺陷检测，具有广阔的应用前景和推广价值。