基于改进YOLOv11n的光伏板异物与缺陷检测模型研究

来源：计算机工程与应用杂志2025年第14期北京时间：

作者：韩涛, 于帅帅, 马玲, 黄友锐, 侯帅男, 庞家乐

单位：1.安徽理工大学 电气与信息工程学院，安徽 淮南 232001；2.安徽大学 电气与自动化学院，合肥 230601；3.安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001

摘要：针对YOLOv11n在光伏板异物与缺陷检测中，检测精度低、计算资源要求高的问题，提出一种基于改进YOLOv11n的光伏板异物与缺陷检测算法FESI-YOLOv11n。采用C3k2_Faster_EMA模块替换C3k2模块，扩展初始卷积通道数，使网络能更高效地进行多尺度特征提取；提出一种重构的检测头，将多分支、多尺度思想与重参数化思想结合，提高单一卷积的特征提取能力；在特征融合前增加注意力机制模块SEAttention，减少计算量；使用Inner_DIoU损失函数代替CIoU损失函数，弥补边界框回归方法的不足，进一步提高检测能力。实验结果表明，与YOLOv11n模型相比，改进后的算法mAP50提高了3.6个百分点，mAP50-95提高了3.4个百分点，模型的参数量降低了21.29%，计算量降低了25.4%，证明改进后的算法能够更好地应用在光伏板异物与缺陷检测的任务中。

关键词：光伏板,YOLOv11n,异物检测,缺陷检测