기존 PCB 결함 검출 알고리즘이 작은 크기의 대상, 복잡한 배경 회로 및 불규칙한 형태 등을 처리할 때 정확도 부족, 오검출 및 누락 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개선된 YOLO11 기반의 PCB 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 먼저, 주 네트워크에 다중 스케일 컨볼루션 주의(MSCA) 메커니즘을 도입하여 미세 결함 검출 능력을 강화하였다. 다음으로, 기존의 Neck 구조를 고효율 특징 피라미드 네트워크(HS-FPN)로 대체하고, 채널 주의 메커니즘(CA)과 선택적 특징 융합 메커니즘(SFF)을 도입하여 다양한 크기의 결함에 대한 모델의 검출 능력을 향상시켰다. 이어서 ConvFormer와 컨볼루션 게이트 선형 유닛(CGLU)을 결합하여 C3K2 모듈을 개선함으로써 연산 복잡도를 줄이면서 유효 특징 추출 능력을 향상시켰다. 마지막으로 UIoU(Unified-IoU) 손실 함수를 사용해 후보 박스 가중치 할당을 동적으로 조정하여 위치 정확도와 수렴 속도를 개선하였다. 자체 구축한 6종류의 PCB 결함 이미지 데이터셋에서 수행한 실험 결과, 개선된 모델은 mAP 89.1%를 달성했으며 원본 YOLO11 모델 대비 평균 검출 정확도가 5.3% 향상되고 정밀도는 2.3%, 재현율은 6.1% 증가했으며 파라미터 수는 28.3% 줄어 PCB 결함 검출의 실효성과 적용 가능성을 입증하였다.

영상 처리;PCB 결함 검출;YOLO11;다중 스케일 컨볼루션 주의 메커니즘;고효율 특징 피라미드 네트워크