改进YOLOv11的缺陷检测算法.pdf

在现代电子制造业中，印刷电路板（PCB）的质量控制对于确保产品可靠性和生产效率至关重要。PCB缺陷检测作为这一过程的关键环节，其准确性和效率直接影响着最终产品的质量。传统的PCB缺陷检测方法往往依赖于人工视觉检查，然而这种方法耗时耗力，且准确性和重复性受限。随着计算机视觉和人工智能技术的发展，基于深度学习的方法逐渐成为研究的热点。 本文针对PCB缺陷检测提出了一种改进YOLOv11（You Only Look Once version 11）模型的算法。YOLO是一种广泛应用于实时对象检测任务的算法，其模型能快速准确地识别图像中的对象。然而，原始YOLOv11在处理小尺寸对象以及在复杂背景下的缺陷检测时，其性能存在局限性。因此，研究者们提出了结合多头混合自注意力机制（Multi-head Mixed Self-Attention，MMSA）对YOLOv11进行改进。 多头混合自注意力机制是一种深度学习中用于增强模型特征提取能力的技术。在PCB缺陷检测中，MMSA能够帮助模型更加有效地从图像中学习和识别不同尺度和复杂度的缺陷特征。改进后的模型在YOLOv11的基础上，通过在模型的Backbone和Neck部分嵌入MMSA，进而增加了小目标检测层。这一设计增强了模型对PCB缺陷特征的提取与融合能力，尤其是在小尺寸缺陷的识别方面表现突出。 实验结果表明，在PKU-Market-PCB数据集上，改进的YOLOv11模型取得了94.8%的平均精度均值（mean Average Precision，[email protected]），相较于原始YOLOv11模型有显著提升，同时优于其他主流的检测算法。这验证了改进模型在PCB缺陷检测应用中的显著优势。该研究不仅提升了PCB缺陷检测的精确度，也展现了深度学习算法在自动化检测领域应用的巨大潜力。 关键词：YOLO，缺陷检测，多头混合自注意力机制(MMSA)，小目标检测。 研究者们通过这一改进方法，为PCB缺陷检测提供了一个新的视角，为相关领域提供了新的技术工具。该技术的发展和应用有望进一步降低电子产品的生产成本，提高电子制造业的整体水平。随着深度学习技术的不断进步，未来的PCB缺陷检测将会更加智能化、精确化，为电子产品的质量控制和智能制造领域带来更多变革。