基于改进RT-DETR的服务器主板缺陷检测模型EAE-DETR：动态门控卷积与自适应稀疏注意力机制的创新应用

为解决服务器主板缺陷检测中因目标尺寸小、旋转偏差和尺度分布不均导致的漏检误检问题，研究人员提出改进的EAE-DETR模型。通过CSP-EfficientVIM-CGLU模块增强特征提取能力，AIFI-ASSA模块降低背景噪声干扰，EUCB-SC模块优化特征重建效率。实验表明该模型在PCBA-DET数据集上mAP50达78.5%，参数量减少21.7%，为智能制造提供高精度检测方案。

　　

随着电子设备集成度的持续提升，服务器主板的质量检测面临严峻挑战。传统人工目检存在效率低、成本高且误检率居高不下等问题，而现有基于深度学习的检测方法在应对微小缺陷、旋转目标时表现欠佳。针对这些工业质检痛点，研究人员开展了一项突破性研究。

在智能制造领域，服务器主板缺陷检测是保障产品质量的关键环节。当前主流方法如YOLO系列虽具实时性优势，但对PCB板上毫米级缺陷（如松动螺丝、缺失线缆等）的检测精度不足。更严重的是，传统检测模型在复杂工业环境中易受背景干扰，导致mAP_50:95指标普遍低于30%。这些技术瓶颈严重制约着智能制造产线的质量控制效率。

为攻克这些难题，研究人员提出EAE-DETR模型，该创新工作主要包含三大技术突破：首先开发的CSP-EfficientVIM-CGLU模块，通过动态门控卷积(Dynamic Gated Convolution)和全局上下文建模，在减少21.7%参数量的同时提升特征提取能力；其次设计的AIFI-ASSA模块采用自适应稀疏自注意力机制(Adaptive Sparse Self-Attention)，有效抑制背景噪声对微小缺陷检测的干扰；最后构建的EUCB-SC上采样模块整合深度卷积与通道混洗策略，显著提升特征重建效率。这项重要研究成果发表在《Scientific Reports》期刊。

关键技术方法包括：1) 采用PCBA-DET数据集（含12种主板型号的4000张高分辨率图像）；2) 基于改进的RT-DETR框架构建三阶段检测网络；3) 引入动态稀疏注意力机制优化特征交互；4) 通过深度可分离卷积降低计算复杂度；5) 在NVIDIA RTX 3080Ti平台完成模型训练与验证。

【模型架构创新】

研究团队创新性地将CSP(Cross Stage Partial)思想融入EfficientVIM模块，如公式(1)-(13)所示，通过深度可分离卷积(DWConv)与门控线性单元(GLU)的协同设计，使参数量降至15.56M的同时，mAP₅₀提升3.6%。图3展示的模块结构中，HSM-SSD(隐藏状态混合器-状态空间对偶)组件通过公式(4)-(8)实现动态状态转移，显著增强对主板纹理特征的捕捉能力。

【注意力机制优化】

针对传统AIFI模块在复杂背景下的性能局限，如图4所示，提出的AIFI-ASSA模块通过公式(14)-(19)实现自适应稀疏注意力。其中TopK筛选机制（公式16）动态保留最高k个相似度得分，使模型在PKU-Market-PCB数据集上达到96.1%的mAP₅₀，较基准模型提升2.7%。

【特征重建增强】

如图5所示的EUCB-SC模块，通过公式(20)-(25)实现特征上采样过程的跨通道信息交互。其中移位通道混合操作(公式23)对特征图实施四向位移，使主板边缘缺陷的检测准确率提升8.3%。实验数据显示该模块将mAP_50:95从30.6%提升至32.6%。

【实验验证】

如表1-3所示，在PCBA-DET数据集上的对比实验表明，EAE-DETR以50.2 GFLOPs的计算代价，超越YOLOv8s等主流模型4.4%的mAP₅₀。图10-12的视觉对比证实，该模型对主板边缘螺丝缺失等疑难缺陷的检出率显著提高。特别是在处理图12(c')所示的复杂场景时，能准确识别传统模型漏检的90%以上缺陷。

这项研究的重要意义在于：1) 首次将动态门控卷积与稀疏注意力机制引入PCB缺陷检测领域；2) 提出的EAE-DETR模型在参数量减少21.7%的前提下，实现mAP_50:95指标6.5%的提升；3) 为工业质检提供首个兼顾实时性与精度的Transformer基检测方案。如讨论部分所述，该技术已具备部署到智能制造产线的潜力，未来通过轻量化设计可进一步拓展至移动端设备。研究团队特别指出，该方法在应对极端光照条件下的适应性优化将是下一阶段重点研究方向。