本项目在客户现有目标检测网络（基于YOLOv5架构）基础上进行深度优化，通过引入混合注意力机制（CBAM+SE模块组合）和多尺度特征融合结构，显著提升了对特定工业缺陷目标的检测性能。技术实现上，在Backbone部分嵌入通道-空间双注意力模块，使网络聚焦缺陷特征区域（如PCB板上的焊点异常），同时在Neck部分重构特征金字塔结构，新增20×20大尺度检测头捕捉微小缺陷，配合160×160高分辨率特征图保留细节信息。针对客户产线特有的反光干扰问题，创新性地设计了多光谱特征加权融合算法，将可见光与红外特征图在通道维度进行自适应加权。模型训练采用迁移学习策略，使用客户提供的5万张缺陷样本进行微调，通过Focal Loss解决类别不平衡问题，并添加GIoU损失函数提升定位精度。部署阶段采用TensorRT加速，使推理速度保持在原有模型的90%以上。该方案在客户测试集上实现mAP@0.5从82.4%提升至89.7%，虚警率降低63%（从15.2次/千张降至5.6次/千张），特别对≤5px的微细缺陷识别率提高3倍以上。产品已封装为标准化SDK，支持ONNX/PyTorch/TensorFlow多种框架模型转换，配备可视化调参界面，目前已在3C电子质检、汽车零部件检测等领域成功商用，作为独立软件模块累计售出127套。系统支持边缘计算设备部署，在客户产线实现200ms/图的实时检测速度，并与MES系统深度集成，自动生成缺陷分类统计报表。
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