La electrólisis del cobre es un proceso crucial en la fundición de cobre. La superficie de las placas de cobre catódico a menudo se ve afectada por diversos factores del proceso electrolítico, lo que resulta en la formación de defectos en forma de nódulos que impactan significativamente la calidad de la superficie y interrumpen el proceso de producción posterior, haciendo que la detección rápida de estos defectos sea esencial. En la actualidad, la detección de nódulos en las placas de cobre catódico se realiza mediante identificación manual. Para abordar los problemas de identificación manual de nódulos convexos en la superficie de las placas de cobre catódico industrial en términos de baja precisión, alto esfuerzo y baja eficiencia en el proceso de fabricación, se propone en este artículo un modelo ligero YOLOv5 combinado con el mecanismo de atención BiFormer. El modelo emplea MobileNetV3, una red de extracción de características ligera, como su columna vertebral, reduciendo el número de parámetros y la complejidad computacional. Además, se introduce un mecanismo de atención para capturar información a múltiples escalas, mejorando así la precisión del reconocimiento de nódulos. Mientras tanto, se emplea la función de pérdida F-EIOU para fortalecer la robustez y la capacidad de generalización del modelo, abordando eficazmente los problemas de ruido y desequilibrio en los datos. Los resultados experimentales demuestran que el modelo mejorado YOLOv5 logra una precisión del 92.71%, una recuperación del 91.24% y una precisión media promedio (mAP) del 92.69%. Además, el modelo alcanza un tiempo de detección de un solo fotograma de 4.61 ms, con un tamaño de 2.91 MB. Estas métricas cumplen con los requisitos de producción práctica y proporcionan valiosos conocimientos para la detección de problemas de calidad de la superficie de las placas de cobre catódico en el proceso de producción de electrólisis de cobre.