【目标检测】基于深度学习的酒瓶表面瑕疵缺陷检测(yolov5算法，6个类别，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

酒瓶表面瑕疵缺陷检测是确保酒类产品质量和安全的关键环节。以下是一些常用的酒瓶表面瑕疵缺陷检测方法：

目视检测法：这是最为常见和简单的酒瓶口缺陷检测技术，通常由专门的检测人员通过目视观察来判断是否存在缺陷。这种方法的优点在于成本低、操作简单，可以快速检测出明显的缺陷。

机器视觉检测技术：随着计算机技术的快速发展，机器视觉检测技术逐渐应用于酒瓶口缺陷的检测中。首先，对酒瓶进行图像采集，通常通过高清摄像头实现，并将图像传输到计算机中。然后，利用计算机中的图像处理软件对这些图像进行分析和处理，通过特定的算法识别出酒瓶表面的各种缺陷，如裂纹、气泡、污渍等。一旦缺陷被识别出来，机器视觉系统就会发出警报，提醒操作人员进行处理。这种技术可以准确地识别出缺陷的类型和位置，并记录检测结果，方便后续的数据分析和质