基于无锚点算法的 YOLOv7-tiny 轻量级金属表面缺陷检测技术设计

为什么金属上的微小瑕疵很重要

从汽车车身到摩天大楼的梁，钢板随处可见。然而，发丝般的裂纹、浅浅的划痕或微小的凹坑都可能在不经意间削弱部件、缩短寿命并给制造商带来损失。人工逐一目测每平方厘米既缓慢又易出错，因此工厂正在转向使用人工智能在生产线上自动识别瑕疵。本文提出了一种更快、更轻量的计算机视觉系统，旨在实时捕捉金属表面上那些非常小、难以察觉的缺陷。

引用: Huang, YC., Lin, JC. & Wu, YZ. Design of lightweight metal surface defect detection technology for YOLOv7-tiny using Anchor-Free algorithm. Sci Rep 16, 8601 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39233-9

关键词: 金属表面缺陷, 自动视觉检测, 实时目标检测, 轻量级深度学习, 工业质量控制