一种基于改进YOLO11模型的石墨矿石品位检测方法

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO11模型的石墨矿石品位检测方法，引入C3k2‑CAS和Detect‑SEAM模块，增强特征提取能力，优化不同尺度矿石纹理的表达，提升模型对品位差异的感知能力，从而显著提高检测精度；采用CAS模块的注意力机制替代传统乘法操作，在保持检测性能的同时大幅降低计算复杂度与模型参数量，使改进模型相比基线模型更高效，且更适用于边缘设备部署；结合多种数据增强策略，使模型能够在复杂工业环境下保持高鲁棒性和稳定检测能力；训练完成的优化模型可高效部署至石墨矿石品位检测智能装备，实现实时、精准的工业现场检测，大幅提升矿物分选效率，为智能矿业提供高效可靠的计算机视觉解决方案。