本项目针对 3C 电子元件缺陷检测场景，构建从数据标注到算法落地的完整解决方案。我主导完成：
🔍 算法选型与优化
对比 YOLOv8、RetinaNet 等 5 种 SOTA 算法，结合缺陷特征（划痕 / 裂纹 / 尺寸偏差）设计注意力增强模块，在自定义数据集上实现平均精度均值（mAP@0.5）97.3%，较原版提升 4.1%
开发多尺度特征融合 + 动态阈值分割技术，解决微小缺陷漏检问题，漏检率从 3.2% 降至 0.8%
📊 场景适配创新
构建多模态数据集：整合 RGB 图像、红外热成像、激光扫描数据，设计缺陷分级标注体系
提出基于领域自适应的迁移学习框架，实现跨产线模型快速适配，减少 80% 的人工标注成本
⚙️ 部署与性能优化
通过 TensorRT+INT8 量化实现模型加速，推理速度提升 2.3 倍（32ms→14ms），内存占用降低 60%
开发实时异常报警系统，结合缺陷置信度动态调整检测阈值，误报率低于 0.5%
该方案已部署于某电子制造企业，覆盖 10 条产线，累计检测超 2000 万件产品，不良品拦截率达 99.6%。关键词覆盖：缺陷检测、YOLOv8 优化、多模态融合、工业质检、模型压缩。