【摘要】在工业生产中，焊缝质量是关键因素之一，而传统的焊缝缺陷检测方法受限于数据量和算法性能。为了解决此问题，本文基于 YOLOv8 的改进算法，提出了一种焊缝缺陷检测方法。并提出了两个创新点：一是改进了 SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）模块，通过引入膨胀卷积分支增强模型对不同尺度焊缝缺陷的感知能力；二是改进了 PAN（Path Aggregation Network）模块，通过增强对不同尺度特征的融合能力，提高了模型对焊缝缺陷的检测性能。实验结果表明，所提出的改进方法在焊缝缺陷检测任务中取得了显著的性能提升。通过综合评估，改进后的模型在准确率、召回率和精确率等评价指标上均取得了较大的提升，验证了改进方法的有效性和实用性。本研究对于提高焊缝缺陷检测的精度和鲁棒性具有重要意义，为工业领域的焊接质量检测提供了有力的支持。