官方网站 建设情况汇报,手机网站制作价格,dedecms 倒计时 天数 网站首页,上海电商网站建设公司文章目录 项目介绍大全#xff08;可点击查看#xff0c;不定时更新中#xff09;概要一、整体资源介绍技术要点功能展示#xff1a;功能1 支持单张图片识别功能2 支持遍历文件夹识别功能3 支持识别视频文件功能4 支持摄像头识别功能5 支持结果文件导出#xff08;xls格式… 文章目录 项目介绍大全可点击查看不定时更新中概要一、整体资源介绍技术要点功能展示功能1 支持单张图片识别功能2 支持遍历文件夹识别功能3 支持识别视频文件功能4 支持摄像头识别功能5 支持结果文件导出xls格式功能6 支持切换检测到的目标查看 二、系统环境与依赖配置说明三、数据集四、算法介绍1. YOLOv8 概述简介 2. YOLOv5 概述简介 3. YOLO11 概述YOLOv11Ultralytics 最新目标检测模型 五、模型训练步骤 六、模型评估步骤 七、训练结果八、完整代码 往期经典回顾
项目项目基于yolov8的车牌检测识别系统基于yolov8/yolov5/yolo11的动物检测识别系统基于yolov8的人脸表情检测识别系统基于深度学习的PCB板缺陷检测系统基于yolov8/yolov5的茶叶等级检测系统基于yolov8/yolov5的农作物病虫害检测识别系统基于yolov8/yolov5的交通标志检测识别系统基于yolov8/yolov5的课堂行为检测识别系统基于yolov8/yolov5的海洋垃圾检测识别系统基于yolov8/yolov5的垃圾检测与分类系统基于yolov8/yolov5的行人摔倒检测识别系统基于yolov8/yolov5的草莓病害检测识别系统
具体项目资料请看项目介绍大全
项目介绍大全可点击查看不定时更新中 概要
人工智能 (AI) 在工业质量检测领域的应用日益广泛其中基于深度学习的焊缝质量检测识别成为一个备受关注的研究方向。通过利用计算机视觉和深度学习技术我们可以自动识别焊缝表面及内部的缺陷类型如裂纹、气孔、夹渣、未熔合、未焊透等提升工业制造中焊缝检测的精准度、效率及安全性。本文将介绍基于深度学习的焊缝质量检测识别系统并提供一个简单的 Python 代码实现以便读者更好地了解这一技术。
焊缝是机械制造、建筑钢结构、石油化工管道、航空航天设备等领域的关键连接部位其质量直接决定了设备的结构强度、密封性与使用寿命甚至关系到工业生产的安全稳定。然而传统焊缝质量检测面临诸多挑战人工目视检测依赖检测人员的经验易受主观判断影响对微小裂纹、内部气孔等隐蔽缺陷识别能力不足超声、射线等传统无损检测方法操作复杂、检测周期长且难以实现大规模流水线式检测部分检测方式还存在对检测人员技能要求高、检测成本高等问题。这些问题会导致不合格焊缝流入后续环节轻则引发设备故障、增加维修成本重则可能在使用过程中出现焊缝断裂引发安全生产事故造成人员伤亡与财产损失。因此高效、精准地实现焊缝质量检测识别对于工业制造企业与质量监管部门来说至关重要。
此外我们开发了一款带有UI界面的纸板缺陷检测识别系统支持实时检测纸板的缺陷的识别并能够直观地展示检测结果。系统采用Python与PyQt5开发可以对图片、视频及摄像头输入进行目标检测同时支持检测结果的保存。本文还提供了完整的Python代码和详细的使用指南供有兴趣的读者学习参考。获取完整代码资源请参见文章末尾。 yolov8/yolov5界面如下 yolo11界面如下 关键词焊缝质量检测深度学习特征融合注意力机制卷积神经网络 一、整体资源介绍
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下
算法模型 yolov8、yolov8 SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 SE注意力机制 或 yolo11、yolo11 SE注意力机制
数据集 网上下载的数据集格式都已转好可直接使用。
以上是本套代码算法的简单说明添加注意力机制是本套系统的创新点 。
技术要点
OpenCV主要用于实现各种图像处理和计算机视觉相关任务。Python采用这种编程语言因其简洁易学且拥有大量丰富的资源和库支持。数据增强技术 翻转、噪点、色域变换mosaic等方式提高模型的鲁棒性。
功能展示
部分核心功能如下
功能1 支持单张图片识别功能2 支持遍历文件夹识别功能3 支持识别视频文件功能4 支持摄像头识别功能5 支持结果文件导出xls格式功能6 支持切换检测到的目标查看
功能1 支持单张图片识别
系统支持用户选择图片文件进行识别。通过点击图片选择按钮用户可以选择需要检测的图片并在界面上查看所有识别结果。该功能的界面展示如下图所示 功能2 支持遍历文件夹识别
系统支持选择整个文件夹进行批量识别。用户选择文件夹后系统会自动遍历其中的所有图片文件并将识别结果实时更新显示在右下角的表格中。该功能的展示效果如下图所示 功能3 支持识别视频文件
在许多情况下我们需要识别视频中的目标。因此系统设计了视频选择功能。用户点击视频按钮即可选择待检测的视频系统将自动解析视频并逐帧识别多个车牌同时将识别结果记录在右下角的表格中。以下是该功能的展示效果 功能4 支持摄像头识别
在许多场景下我们需要通过摄像头实时识别目标。为此系统提供了摄像头选择功能。用户点击摄像头按钮后系统将自动调用摄像头并进行实时车牌识别识别结果会即时记录在右下角的表格中。 功能5 支持结果文件导出xls格式
本系统还添加了对识别结果的导出功能方便后续查看目前支持导出xls数据格式功能展示如下 功能6 支持切换检测到的目标查看 二、系统环境与依赖配置说明
本项目采用 Python 3.8.10 作为开发语言整个后台逻辑均由 Python 编写主要依赖环境如下 图形界面框架
PyQt5 5.15.9用于搭建系统图形用户界面实现窗口交互与组件布局。 深度学习框架torch 1.9.0cu111 PyTorch 深度学习框架支持 CUDA 11.1 加速用于模型构建与推理。torchvision 0.10.0cu111用于图像处理、数据增强及模型组件辅助。 CUDA与 cuDNNGPU 加速支持CUDA 11.1.1版本号cuda_11.1.1_456.81用于 GPU 加速深度学习运算。cuDNN 8.0.5.39适用于 CUDA 11.1NVIDIA 深度神经网络库用于加速模型训练与推理过程。 图像处理与科学计算opencv-python 4.7.0.72实现图像读取、显示、处理等功能。numpy 1.24.4用于高效数组计算及矩阵操作。PIL (pillow) 9.5.0图像文件读写与基本图像处理库。matplotlib 3.7.1可选用于结果图形化展示与可视化调试。
三、数据集
该焊接缺陷图像数据集共包含6379张图像主要用于焊接质量检测与缺陷分类任务。数据集中涵盖5种常见的焊接缺陷类型分别为
裂纹Crack焊缝中出现的断裂多因应力集中或冷却不均引起未熔合Lack_Of_Fusion相邻焊道或焊缝与母材之间未完全熔化导致结合不良未焊透Lack_Of_Penetration焊接深度不足未完全穿透母材气孔Porosity焊缝中形成的小孔通常由于气体未及时逸出夹渣Slag_Inclusion焊缝中残留的熔渣杂质常因清渣不彻底造成。
四、算法介绍
1. YOLOv8 概述
简介
YOLOv8算法的核心特性和改进如下
全新SOTA模型 YOLOv8 提供了全新的最先进SOTA的模型包括P5 640 和 P6 1280分辨率的目标检测网络同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。与YOLOv5类似它提供了N/S/M/L/X五种尺度的模型以满足不同场景的需求。Backbone 骨干网络和Neck部分参考了YOLOv7 ELAN的设计思想。 将YOLOv5的C3结构替换为梯度流更丰富的C2f结构。 针对不同尺度的模型调整了通道数使其更适配各种任务需求。 网络结构如下 相比之前版本YOLOv8对模型结构进行了精心微调不再是“无脑”地将同一套参数应用于所有模型从而大幅提升了模型性能。这种优化使得不同尺度的模型在面对多种场景时都能更好地适应。 然而新引入的C2f模块虽然增强了梯度流但其内部的Split等操作对特定硬件的部署可能不如之前的版本友好。在某些场景中C2f模块的这些特性可能会影响模型的部署效率。
2. YOLOv5 概述
简介
YOLOV5有YOLOv5nYOLOv5sYOLOv5mYOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。 本系统采用了基于深度学习的目标检测算法——YOLOv5。作为YOLO系列算法中的较新版本YOLOv5在检测的精度和速度上相较于YOLOv3和YOLOv4都有显著提升。它的核心理念是将目标检测问题转化为回归问题简化了检测过程并提高了性能。
YOLOv5引入了一种名为SPP (Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法。SPP能够在不增加计算量的情况下提取多尺度特征从而显著提升检测效果。
在检测流程中YOLOv5首先通过骨干网络对输入图像进行特征提取生成一系列特征图。然后对这些特征图进行处理生成检测框和对应的类别概率分数即每个检测框内物体的类别和其置信度。
YOLOv5的特征提取网络采用了CSPNet (Cross Stage Partial Network)结构。它将输入特征图分成两部分一部分通过多层卷积处理另一部分进行直接下采样最后再将两部分特征图进行融合。这种设计增强了网络的非线性表达能力使其更擅长处理复杂背景和多样化物体的检测任务。 3. YOLO11 概述
YOLOv11Ultralytics 最新目标检测模型
YOLOv11 是 Ultralytics 公司在 2024 年推出的 YOLO 系列目标检测模型的最新版本。以下是对 YOLOv11 的具体介绍
主要特点 增强的特征提取 采用改进的骨干和颈部架构如在主干网络中引入了 c2psa 组件并将 c2f 升级为 c3k2。c3k 允许用户自定义卷积模块的尺寸提升了灵活性。c2psa 通过整合 psa位置敏感注意力机制来增强模型的特征提取效能。颈部网络采用了 pan 架构并集成了 c3k2 单元有助于从多个尺度整合特征并优化特征传递的效率。 针对效率和速度优化 精细的架构设计和优化的训练流程在保持准确性和性能最佳平衡的同时提供更快的处理速度。相比 YOLOv10YOLOv11 的延迟降低了 25%-40%能够达到每秒处理 60 帧 的速度是目前最快的目标检测模型之一。 更少的参数更高的准确度 YOLOv11m 在 COCO 数据集上实现了比 YOLOv8m 更高的 mAP参数减少了 22%提高了计算效率同时不牺牲准确度。 跨环境的适应性 可无缝部署在 边缘设备、云平台 和配备 NVIDIA GPU 的系统上确保最大的灵活性。 支持广泛的任务范围 支持多种计算机视觉任务包括 目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计 和 定向目标检测OBB。 架构改进 主干网络 引入了 c2psa 组件并将 c2f 升级为 c3k2。c3k 支持用户自定义卷积模块尺寸增强灵活性。c2psa 整合了 psa位置敏感注意力机制提升特征提取效能。 颈部网络 采用 pan 架构并集成了 c3k2 单元帮助从多个尺度整合特征并优化特征传递效率。 头部网络 YOLOv11 的检测头设计与 YOLOv8 大致相似。在分类cls分支中采用了 深度可分离卷积 来增强性能。 性能优势 精度提升 在 COCO 数据集上取得了显著的精度提升 YOLOv11x 模型的 mAP 得分高达 54.7%。最小的 YOLOv11n 模型也能达到 39.5% 的 mAP 得分。 与前代模型相比精度有明显进步。 速度更快 能够满足实时目标检测需求 五、模型训练步骤 提供封装好的训练脚本如下图更加详细的的操作步骤可以参考我的飞书在线文档https://aax3oiawuo.feishu.cn/wiki/HLpVwQ4QWiTd4Ckdeifcvvdtnve 强烈建议直接看文档去训练模型文档是实时更新的有任何的新问题我都会实时的更新上去。另外B站也会提供视频。 使用pycharm打开代码找到train.py打开示例截图如下 修改 model_yaml 的值根据自己的实际情况修改想要训练 yolov8s模型 就 修改为 model_yaml yaml_yolov8s 训练 添加SE注意力机制的模型就修改为 model_yaml yaml_yolov8_SE 修改data_path 数据集路径我这里默认指定的是traindata.yaml 文件如果训练我提供的数据可以不用改 修改 model.train()中的参数按照自己的需求和电脑硬件的情况更改 # 文档中对参数有详细的说明
model.train(datadata_path, # 数据集imgsz640, # 训练图片大小epochs200, # 训练的轮次batch2, # 训练batchworkers0, # 加载数据线程数device0, # 使用显卡optimizerSGD, # 优化器projectruns/train, # 模型保存路径namename, # 模型保存命名)修改traindata.yaml文件 打开 traindata.yaml 文件如下所示 在这里只需修改 path 的值其他的都不用改动仔细看上面的黄色字体我提供的数据集默认都是到 yolo 文件夹设置到 yolo 这一级即可修改完后返回 train.py 中执行train.py。 打开 train.py 右键执行。 出现如下类似的界面代表开始训练了 训练完后的模型保存在runs/train文件夹下 六、模型评估步骤 打开val.py文件如下图所示 修改 model_pt 的值是自己想要评估的模型路径 修改 data_path 根据自己的实际情况修改具体如何修改查看上方模型训练中的修改步骤 修改 model.val()中的参数按照自己的需求和电脑硬件的情况更改 model.val(datadata_path, # 数据集路径imgsz300, # 图片大小要和训练时一样batch4, # batchworkers0, # 加载数据线程数conf0.001, # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。iou0.6, # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。device0, # 使用显卡projectruns/val, # 保存路径nameexp, # 保存命名)修改完后即可执行程序出现如下截图代表成功下图是示例具体以自己的实际项目为准。 评估后的文件全部保存在在 runs/val/exp... 文件夹下 七、训练结果
我们每次训练后会在 run/train 文件夹下出现一系列的文件如下图所示 如果大家对于上面生成的这些内容confusion_matrix.png、results.png等不清楚是什么意思可以在我的知识库里查看这些指标的具体含义示例截图如下 八、完整代码 如果您希望获取博文中提到的所有实现相关的完整资源文件包括测试图片、视频、Python脚本、UI文件、训练数据集、训练代码、界面代码等这些文件已被全部打包。以下是完整资源包的截图 您可以通过下方演示视频的视频简介部分进行获取
演示视频 47-基于深度学习的焊缝质量检测识别系统-yolov8/yolov5-经典版界面47-基于深度学习的焊缝质量检测识别系统-yolo11-彩色版界面
