一种金属表面多尺度缺陷识别和分类方法、系统、设备及介质

本申请公开了一种金属表面多尺度缺陷识别和分类方法、系统、设备及介质，涉及金属检测领域，该方法包括：采集金属表面图像并进行预处理，得到预处理图像集；采用多层策略搜索和梯度匹配机制对所述预处理图像集进行数据增强，得到增强图像集；基于所述增强图像集，采用SPGP‑YOLOv11网络生成金属缺陷的候选检测框；基于所述候选检测框，采用预训练的分类器和预训练的双态强化学习算法确定金属缺陷的类别；分类器和双态强化学习算法是协同训练的。本申请可解决现有方法在多尺度缺陷检测精度、小目标检测效果、模型实时性、数据不均衡与鲁棒性不足等方面的技术瓶颈。