传统的金属表面缺陷检测技术在复杂背景干扰与微小缺陷识别中存在漏检率高、多尺度特征提取不足等问题。
为此提出一种基于YOLOv8改进的轻量化缺陷检测算法。通过自适应核卷积AKConv模块动态调整卷积核采样形状以增强多尺度缺陷特征提取能力，减少冗余参数计算。实验采用 Kaggle 公开数据集 GC10-DET 进行验证，改进后的YOLOv8-AKConv模型在测试集上的mAP50达到73.81%，相较于其他YOLO版本在检测精度上有显著提升。