基于深度学习的 YOLOv11 目标检测与轴承缺陷质量控制轴承缺陷识别 (轴承数据集+模型+界面))

YOLO-Quality-Control基于 YOLOv11 的目标检测与质量控制项目概述本项目旨在利用 YOLOv11You Only Look Once 第 11 版实现制造业生产线中的实时目标检测。其核心目标是通过识别物体、将其分类为“损坏”或“正常”并高效计数从而自动化质量控制流程。该系统可集成到生产线中提升生产效率和产品质量。项目目录概述数据集方法论结果使用说明演示致谢概述制造业需要高效的质量控制系统以确保产品一致性并减少浪费。本项目采用 YOLOv11一种先进的目标检测模型实现以下功能• 检测生产线上的物体。• 将其分类为“损坏”或“正常”。• 统计每类物体的数量。该解决方案设计为快速、准确且可扩展适用于工业应用。数据集本项目使用的数据集来自 Kaggle包含在不同条件下拍摄的物体图像。每个物体均标注了边界框并分类为以下两类•损坏存在可见缺陷的物体。•正常符合质量标准的物体。关键信息• 数据集名称• 图像数量700• 标注边界框和标签损坏/正常或波斯语。方法论模型架构使用 YOLO11l 和 YOLO11s这是一种以速度和准确性著称的实时目标检测模型。其关键特性包括• 单次检测以实现高速推理。• 支持多类别本例中为“损坏”和“正常”。训练过程预处理• 将图像调整为固定分辨率如 512x512。• 将数据划分为训练集80%、验证集10%和测试集10%。训练• 在自定义数据集上微调 YOLO11。• 使用迁移学习以利用预训练权重。评估• 指标精确率Precision、召回率Recall、平均精度mAP和 F1 分数。• 在测试集上实现了 0.95% 的 mAP。部署训练后的模型通过 Python 和 OpenCV 部署到生产线模拟器中用于实时推理。结果性能指标指标值精确率95.55%召回率95.65%mAP0.595.10%损失0.17示例输出以下是一个测试图像上的模型输出示例视频下载链接。使用说明环境要求• Python 3.10.16• 安装依赖项pipinstalltorch torchvision opencv-python ultralytics总结本项目展示了 YOLOv11 在制造业质量控制中的强大能力通过实时目标检测和分类显著提升了生产效率和产品质量。未来随着模型的进一步优化其应用范围将更加广泛。