La detección de defectos en la superficie de las papas es clave para garantizar la calidad del almacenamiento de las mismas. Esta investigación explora un método para detectar fallas en la superficie de las papas, que pueden identificar rápidamente defectos de almacenamiento como la pudrición seca y la arruga de las papas. Con el fin de asegurar la calidad y seguridad de las papas en el almacenamiento, utilizamos un método de clave cerrada para obtener el área de píxeles de la imagen de máscara para la superficie de una papa. El U-Net mejorado realiza la segmentación y medición del área de píxeles de los defectos en la superficie de la papa y mejora la capacidad de extracción de características del modelo de red agregando un módulo de atención de bloque convolucional (CBAM) a la red base. En comparación con la red base, el U-Net mejorado mostró un rendimiento mucho mejor en cuanto a MIoU (intersección media sobre unión), precisión y, que mejoraron en un 1.99%, 8.27% y 7.35%, respectivamente. El efecto y la eficiencia del algoritmo de segmentación también fueron superiores en comparación con otras redes. Calcular la fracción de fallas en la superficie de la papa en las imágenes de máscara permite la detección cuantitativa de problemas en la superficie de la papa. Los resultados experimentales muestran que la precisión absoluta del método de evaluación cuantitativa de papas propuesto en este estudio fue mayor al 97.55%, lo que permite evaluar cuantitativamente los defectos en la superficie de la papa, proporcionar referencias metodológicas para la detección de papas en el campo del procesamiento profundo de papas, y proporcionar una base teórica y referencias técnicas para la evaluación de defectos en la superficie de la papa bajo condiciones de iluminación complejas.