本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的水轮机顶盖缺陷检测方法，因采集的水轮机缺陷图像中缺陷区域占比较少且周围背景与缺陷色差较大，形成过多冗余信息，十分影响检测的速度，故先对采集的缺陷图像进行图像裁剪，然后再进行图像翻转、图像模糊等图像增强技术对原始数据进行扩充，将处理后的图像作为训练数据集。构建基于YOLOv8‑CBAM的缺陷检测网络，训练缺陷检测网络并生成缺陷检测模型，用于检测水轮机顶盖的缺陷。本发明所提出的方法对水轮机顶盖的缺陷检测具有较高的精度。