一种轻量级纤维全成型织物成型结构瑕疵检测方法及装置

本申请公开了一种轻量级纤维全成型织物成型结构瑕疵检测方法及装置，涉及瑕疵检测技术领域，解决了现有技术中基于深度学习的瑕疵检测存在的参数量大、计算需求多、难以平衡精度与效率以及在复杂背景下小目标瑕疵检测效果差的问题，该方法包括：构建了具有Sock‑YOLO模型，通过融合主干网络的C3k2‑RVB模块和颈部的CA‑HSFPN模块构建瑕疵的跨阶段特征增强模块，引入LEDH检测头来替换原始检测头，引入MPDIoU损失函数替代CIoU作为边界框损失函数，为了减轻模型在边缘设备上的部署压力，采用LAMP通道剪枝策略进行模型压缩和微调训练，使得最终的轻量级瑕疵检测模型在参数量和计算复杂度大幅降低的同时，仍能保持较高的检测精度和速度。