YOLOv11在工业质检中的实战应用：从结构图到落地部署

原创于 2025-12-19 10:59:27 发布 · 291 阅读

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输入框内输入如下内容：

开发一个基于YOLOv11的工业质检应用，具体要求：1. 针对PCB板缺陷检测场景优化网络结构；2. 实现高精度小目标检测能力；3. 支持实时推理（>30FPS）；4. 提供简洁的Web界面展示检测结果；5. 包含模型量化部署方案。输出完整项目代码和部署指南。

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最近在做一个PCB板缺陷检测的项目，尝试了最新的YOLOv11模型，效果出乎意料的好。今天就来分享一下从网络结构优化到实际部署的完整过程，希望能给做工业质检的同学一些参考。

YOLOv11相比前代有几个明显的优势：

PCB板缺陷检测有几个难点：

针对这些特点，我做了以下优化：

训练过程中发现几个关键点：

经过优化后，在测试集上mAP达到了0.92，完全满足产线要求。

为了让模型真正落地，需要考虑部署环境：

我最终采用的方案是：

部署后的系统表现：

整个项目从开发到部署用了不到两周时间，这主要得益于InsCode(快马)平台提供的一站式开发环境。不用折腾环境配置，写完代码直接就能部署测试，特别适合快速验证想法。

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实际体验下来，最方便的是部署环节。传统方式要自己搭建服务器、配置环境，在这里点个按钮就搞定了。对于工业场景的原型验证特别友好，建议做类似项目的同学可以试试。

输入框内输入如下内容：

开发一个基于YOLOv11的工业质检应用，具体要求：1. 针对PCB板缺陷检测场景优化网络结构；2. 实现高精度小目标检测能力；3. 支持实时推理（>30FPS）；4. 提供简洁的Web界面展示检测结果；5. 包含模型量化部署方案。输出完整项目代码和部署指南。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考