基于改进深度学习算法的汽车零部件表面缺陷检测研究

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摘 要：随着汽车产业的蓬勃发展，零部件质量对汽车安全性和可靠性至关重要。传统检测方法存在效率低、精度差等问题，已难以满足行业需求。文章针对传统检测方法在复杂场景下的局限性，提出一种基于改进YOLOv11算法的缺陷检测模型。通过引入SimSPPF多尺度特征融合模块、FRC2f特征校准模块、EMA自适应参数优化模块及MCA多维注意力机制，显著提升了模型对微小缺陷的检测能力。（剩余6137字）

试读结束

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