一种基于改进的YOLOv11的芯片表面缺陷目标检测方法

本发明公开了一种基于改进的YOLOv11的芯片表面缺陷目标检测方法，其方法包括制作芯片表面缺陷数据集；对图像进行离线数据增强；将数据集按照7:2:1比例划分为训练集，测试集和验证集；构建改进的YOLOv11‑SL网络模型；将训练好的检测模型在测试集上进行目标检测。本发明通过将原始Backbone网络主干替换，构建StarNet网络结构，通过卷积层逐步降低分辨率并增加通道数，利用星操作增强特征表示。将C3k2模块中的Bottleneck用StarBlock替换，构建为C3k2‑Star模块，应用星操作或求和操作来融合来自两个不同分支的特征。将模型使用的原始目标检测头替换为LSCFD目标检测头，在保持检测精度的前提下获得速度提升并减少计算量。