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基于YOLO11n的轻量化芯片表面缺陷检测方法 被引量：2
1
作者 孙佩月 黄娟 +2 位作者 顾寄南 夏子林 高艳 《半导体技术》 北大核心 2025年第7期707-713,共7页
芯片表面缺陷具有尺寸微小、形状不规则、类型多样等特点,但现有目标检测模型存在精度低、参数量多等问题,因此提出一种基于YOLO11n的轻量化芯片表面缺陷检测方法。引入轻量级自适应提取(LAE)卷积,以减少参数数量和计算成本;为提高模型... 芯片表面缺陷具有尺寸微小、形状不规则、类型多样等特点,但现有目标检测模型存在精度低、参数量多等问题,因此提出一种基于YOLO11n的轻量化芯片表面缺陷检测方法。引入轻量级自适应提取(LAE)卷积,以减少参数数量和计算成本;为提高模型对芯片表面缺陷的检测效果,在Neck中集成DySample上采样模块;为进一步提升模型整体性能,在Neck中融合多维协作注意力(MCA)机制。实验结果表明,改进模型的检测平均精度可达91.3%,与原模型相比,平均精度提高1.3%,参数量减少18.8%,十亿次的浮点运算(GFLOPs)降低4.8%,为芯片表面缺陷检测提供了更为高效实用的解决方案。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLO11n 轻量化 自适应提取卷积 上采样 多维协作注意力(MCA)
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基于改进YOLO11n算法的变电站指针式仪表目标检测研究
2
作者 丁潘韬 吴桂峰 +1 位作者 乔文玮 夏修祎 《自动化与仪表》 2025年第11期58-64,共7页
针对变电站指针式仪表尺寸较小难以识别的问题,该文提出改进YOLO11n的变电站指针式仪表检测算法。引入可重参数化重聚焦卷积(RefConv)强化特征提取能力;分组混洗卷积(GSConv)降低计算复杂度;采用空洞空间金字塔池化模块(ASPP)扩大网络... 针对变电站指针式仪表尺寸较小难以识别的问题,该文提出改进YOLO11n的变电站指针式仪表检测算法。引入可重参数化重聚焦卷积(RefConv)强化特征提取能力;分组混洗卷积(GSConv)降低计算复杂度;采用空洞空间金字塔池化模块(ASPP)扩大网络感受野的同时提高多尺度感知能力;利用可伸缩的IoU损失函数(SIoU)对模型训练进行监督,实现对变电站场景中的指针式仪表的准确检测。实验表明,所提算法检测精度达96.9%,相较于原始YOLO11n算法,精度提升3.5%,参数量下降4.5%,有效平衡了精度与实时性需求。该方案为变电站智能巡检系统提供了高精度、低延时的检测方案,对推动电网设备智能化监测技术发展具有重要意义和价值。 展开更多
关键词 变电站 指针式仪表检测 小目标检测 YOLO11n 多尺度特征 损失函数
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