针对传统图像处理算法对钢铁表面缺陷检测存在识别效率低、漏检误检率高等问题，提出了YOLOv8-DSG(Deformable Convolution Network Squeeze and Excitation Network Generalized Intersection over Union)钢铁表面缺陷检测算法。在传统YOLOv8算法的基础上，首先在Backbone网络的C2f(Convolution to Feature)模块中嵌入了可变形卷积网络DCN(Deformable Convolution Network),增强了模型在复杂背景条件下的特征提取能力；其次，在Neck网络中引入了SE(Squeeze and Excitation Network)注意力模块，突出钢铁表面重要特征信息，提升了特征融合的丰富性；最后，利用GIOU(Generalized Intersection Over Union)损失函数代替原有的CIOU(Complete Intersection Over Union),相比CIOU, GIOU引入了最小包围框面积比率，可更准确衡量框的重合面积。实验结果表明，YOLOv8-DSG算法在NEU-DET数据集上平均精度mAP达到80%,相较于原YOLOv8算法，提高了3.3%,且误检、漏检率低，具有更高的检测精度和运算效率，可在质量检测方面发挥重要作用。