在数据预处理中， 先将前景条码与黑色背景分离， 在利用前景条码构建 YOLO11 定向缺陷检测数据集，具体方法为使用大津法 OTSU 对全部图像进行二值化处理， 使用最大轮廓寻找裁切出前景条码， 从而对条形码前景与黑色背景进行分离。 对于 ng 数据集，掩码文件做同样裁剪处理； 对于 ok 数据集， 则不需要进行相应处理；

在结构方面，本队创造性的提出 MSAT-YOLO11 模型， 对传统的 YOLO11 模型添加多头注意力机制并增加一个检测头进行改进， 有效提升模型预测的精度。
在模型后处理中，将模型输出特征恢复到原图像尺寸大小。