26年WP电子信息工程基于YOLOv8s的钢材表面缺陷检测12.29-AI7.88全日(15978字).docx

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IWHKJ 大学本科毕业设计摘要钢材表面缺陷检测在质量控制与生产安全中具有重要作用。传统检测方法依赖人工经验或规则化特征，容易受到检测环境的光照、噪声、复杂背景干扰，难以兼顾精度与实时性；深度学习检测方法中，小目标和弱纹理缺陷的检测也是一大难题。本文设计了一种基于 YOLOv8s 的改进的钢材表面缺陷检测系统。该系统在 Backbone 中嵌入 CoordAtt 注意力模块，以增强微小目标特征提取能力；在 Neck 中增加了 P2 高分辨率检测层，实现 P2-P5 四尺度检测输出，力求提升小目标和低对比度缺陷的检测精度。在 NEU-DET 数据集上的对比实验结果表明，...

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