EMD-YOLO:一种基于改进YOLO11n的PCB缺陷检测模型

索贵东; 陆志敏; 李自立

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2025121201

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (5) : 49 -62. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2025121201

EMD-YOLO:一种基于改进YOLO11n的PCB缺陷检测模型

索贵东, 陆志敏, 李自立

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摘要

针对现有缺陷检测方法在小目标、复杂背景与不规则形态下边缘特征提取能力弱、多尺度感知不足及定位精度有限的问题，本文提出一种改进YOLO11n的PCB表面缺陷检测模型EMD-YOLO。该模型通过引入边缘增强模块(edge enhancement, EE)与多尺度边缘信息增强模块(multi-scale edge information, MSEI),提升对微小及复杂缺陷的边缘特征表征能力，并通过轻量级的多尺度池化构建特征金字塔，增强模型的多尺度感知能力。此外，本文在训练中采用DIoU损失函数优化边界框回归精度，进一步提高定位精度。实验结果表明，EMD-YOLO在PKU-Market PCB数据集上的平均检测精度(mAP@50)相比基线模型YOLOv11n提升3.8个百分点，并在计算复杂度几乎不变的情况下，显著提升模型的实用性与鲁棒性。