森林工程

作者：仇长青,朱莉,梁哲熙,王祖然,刘桐睿

单位：；东北林业大学 计算机与控制工程学院，哈尔滨 150040；

关键词：木材缺陷,YOLOV11,多尺度,木材加工,轻量化,PMSFA,LSDECD

针对木材表面缺陷检测中存在的多尺度缺陷、复杂背景干扰及小目标漏检等问题，基于YOLOV11n提出一种多尺度特征聚合的木材缺陷检测算法PADDL-YOLO（PADDL是由PMSFA（partial multi-scale feature aggregation）、ADown（average pooling down sampling）、DySample（dynamic upsampler）、DPB（dynamic position bias）与LSDECD（lightweight shared detail-enhanced convolutional detection）首字母拼写）。首先，通过设计部分多尺度特征聚合（partial multi-scale feature aggregation，PMSFA）模块增强多尺度缺陷特征提取能力；其次，采用平均池化下采样（average pooling down sampling，ADown）与动态上采样器（dynamic upsampler，DySample），减少信息丢失，同时降低计算复杂度，提升模型对小目标的检测能力；然后，在注意力机制中引入动态位置偏置（dynamic position bias，DPB）模块改进C2PSA模块，强化空间位置感知能力，有效提升缺陷定位精度。此外，设计轻量级细节增强检测头（lightweight shared detail-enhanced convolutional detection，LSDECD），通过细节增强卷积强化边缘特征的捕获能力。试验表明，PADDL-YOLO在木材缺陷检测任务中表现出色，其精确度为91.5%，召回率为91.4%，mAP@0.5为95.0%，较基准模型YOLOV11n分别提高5.2%、4.9%和3.8%。同时，模型参数量减少25.6%，计算效率显著提升，为高精度实时检测提供有效解决方案。

来源：2026年第2期

《森林工程》期刊编辑部

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