表面缺陷分割是工业质量控制中的一项关键任务。现有的神经网络架构在提供实时性能和高精度方面经常面临挑战，限制了它们在时间敏感、资源受限的工业环境中的实际应用。为了弥补这一差距，我们引入了A-Net，这是一种专门为实时表面缺陷分割设计的A型轻量级神经网络。最初，A-Net引入了一种开创性的A型架构，可有效处理低级细节和高级语义信息。其次，设计并明确设计了一系列轻量级特征提取块，以满足工业缺陷分割的严格要求。最后，跨多个行业标准基准的严格评估证明了A-Net的卓越效率和高性能。与建立良好的U-Net相比，A-Net在NEU seg、DAGM seg、MCSD seg和MT数据集上分别获得了？0.21%、？0.3%、+4.7%和+5.94%的可比或优于并集的交集（IoU）分数。值得注意的是，A-Net只使用了0.39M个参数，减少了98.8%，并使用了0.44G个浮点运算（FLOP），减少了99%的计算负载。此外，A-Net由于其较低的FLOP，在没有GPU的边缘设备上显示出极快的推理速度。A-Net有助于开发有效和高效的缺陷分割网络，适用于资源有限的现实世界工业应用。
