【目标检测】基于深度学习的焊接件表面缺陷检测(yolov5算法，附代码和数据集)

写在前面：
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路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。

文末有代码和数据集获取方式，请先看检测效果：

一.介绍

在焊接件制造及生产过程中，产品表面难免存在多种类型的缺陷，常见的焊接件表面缺陷有冲孔、焊缝、月牙弯和水斑等，影响焊接件的美观和质量，因此，表面缺陷检测是焊接件生产的重要环节之一。在真实复杂的工业环境中，表面缺陷检测往往面临着缺陷成像与背景差异小、对比度低和缺陷尺度变化大等挑战，此时传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法很难获得较好的检测效果。

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时目标检测算法。进行YOLOv5实验通常涉及准备数据集、配置模型、训练模型、评估模型以及可能的模型优化等步骤。以下是一个基本的YOLOv5实验流程：

1、环境准备
首先，确保你的计算机或服务器安装了以下软件：
Python（推荐3.8或更高版本）