计算机应用研究

作者：王晓婷,刘婷婷,

单位：1.开封大学信息工程学院,河南开封475004；2.郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院,郑州451150；3.河南省智能制造数字孪生工程研究中心,郑州451150；

关键词：YOLOv11,焊缝缺陷检测,鲁棒纹理差异归一化,边缘轮廓感知,频域特征调制,

基金：河南省科技攻关资助项目(242102210088)；河南省高等学校重点科研资助项目(24B520025)；；

针对焊缝缺陷检测中存在的图像低对比度、缺陷复杂形态、缺陷多样性及正负样本比例失衡等问题，在YOLOv11网络框架的基础上，提出了一种改进的高精度焊缝缺陷检测方法。首先，通过引入鲁棒纹理差异归一化机制，提升了对焊缝图像低对比度区域纹理差异的感知能力，增强了对微小缺陷的检测精度；然后，采用边缘轮廓感知解码器模块对检测框边缘信息进行优化，旨在提升复杂缺陷的定位准确性；接着，利用设计的频域特征调制策略将空间域与频域的特征进行融合，强化了对焊缝细微缺陷检测的感知能力和敏感度；最后，提出了正负样本动态平衡损失函数，通过动态调整样本权重，优化了训练过程中的样本分布不平衡问题。实验结果表明，所提方法与原始YOLOv11模型相比具有更高的检测精度和更强的鲁棒性，在精度、召回率和mAP指标上分别提高了2.7、3.4和2.6个百分点，且依然保持了较高的检测速度，检测速度达到了43.7 fps，能够更好地适应复杂工业环境中的焊缝缺陷检测任务。

来源：2025年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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