基于边缘特征增强的钢材表面缺陷检测方法

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摘 要：针对YOLOv8在边缘特征提取方面的局限性，提出了一种改进的Backbone结构。设计了一种边缘特征增强模块，利用Sobel算子计算图像亮度梯度以识别边缘位置，并将边缘信息与纹理信息融合以增强图像特征的表示;引入了双层路由注意力机制，增强模型对关键信息的捕捉能力;对快速空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling-Fast，SPPF）模块集成大核分离卷积注意力机制（Large KernelSeparation Convolution Attentionmechanism，LSKA），提升了模型对多尺度特征的聚合能力。（剩余120字）