基于改进YOLOv10的液晶显示屏表面缺陷检测算法

来源：电子测量技术杂志2025年第15期北京时间：

作者：杨瑞峰，廖映华，罗覃鹏，罗星燃

单位：四川轻化工大学机械工程学院 宜宾 644600

摘要：针对液晶显示屏（LCD）表面缺陷特征微弱、种类繁多且与背景相似度较高，导致现有检测方法精度较低的问题，提出了一种基于YOLOv10的改进液晶显示屏微弱缺陷检测模型—LC-YOLO。首先，将颈部网络上的卷积模块更改为全维动态卷积ODConv，在保证模型检测精度的同时降低了模型的计算量，提高对小缺陷特征信息的精确提取。其次，为进一步优化模型的性能，提出DySample动态上采样模块。通过点采样的方式避免背景的干扰，减少了误检和漏检现象。提高了模型在复杂背景下的鲁棒性。最后，为了增强模型对小目标的提取能力，本文引入了添加EMAttention注意力机制。该机制增强了模型对小型和暗淡目标的关注能力，从而显著提高了模型整体性能。在包含划痕、崩角、凹印3类缺陷的1 774张数据集上进行的实验结果表明，与原YOLOv10模型相比，LC-YOLO在平均精度、准确率和召回率上分别提高了2.9%、2.4%和5.8%。同时，模型的计算量也减少了2%。与现有的目标检测算法相比，LC-YOLO在保持轻量化特性的同时，精度和检测速度也获得了提升，且在液晶屏表面微弱特征缺陷的检测中表现出优异的性能。

关键词：液晶显示屏;微弱特征;缺陷检测;YOLOv10;EMAttention

基金资助：四川省中央引导地方科技发展专项（2024ZYD0300）、2024年度宜宾市科技成果转移转化引导计划项目（2024CG009）资助