【算法介绍】
基于YOLOv11的3D打印缺陷识别系统是一种创新的解决方案，专为提升3D打印质量控制而设计。该系统融合了YOLOv11这一尖端的深度学习模型，以及专用的3D打印缺陷数据集，能够高效、准确地识别并分类3D打印过程中常见的缺陷类型，包括意大利面缺陷（Spaghetti）、拉丝（Stringing）和小疙瘩（Zits）等。
在实际应用中，该系统通过摄像头或图像输入设备实时捕获3D打印件的图像，并自动进行缺陷检测。YOLOv11模型凭借其强大的特征提取和分类能力，能够从图像中快速识别出缺陷区域，同时提供详细的缺陷信息，如缺陷位置、大小和置信度等。这些信息通过直观的图形用户界面（GUI）实时展示给操作人员，使他们能够迅速识别和处理3D打印件上的缺陷。
该系统的核心优势在于其高精度和高效率。通过深度学习算法的优化和大量标注数据的训练，YOLOv11模型在3D打印缺陷检测方面表现出色，准确率高达87.3%以上。此外，该系统还具有良好的可扩展性和适应性，可以针对不同品牌和规格的3D打印机进行定制和优化，以满足不同客户的实际需求。
总的来说，基于YOLOv11的3D打印缺陷识别系统为3D打印质量控制提供了一种智能化、自动化的解决方案。它不仅提高了缺陷检测的准确性和效率，还降低了人工检查的成本和主观性影响，为3D打印行业的持续发展注入了新的活力。随着3D打印技术的不断普及和应用领域的不断拓展，该系统有望在未来发挥更加重要的作用。
【效果展示】
【训练数据集介绍】
数据集大约1/3是原图，剩余为增强图片，请认真观看图片预览
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：5864
标注数量(xml文件个数)：5864
标注数量(txt文件个数)：5864
标注类别数：3
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["spaghetti","stringing","zits"]
每个类别标注的框数：
spaghetti 框数 = 9339
stringing 框数 = 2353
zits 框数 = 30427
总框数：42119
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
图片预览：
标注例子：
【训练信息】
| 参数 | 值 |
| 训练集图片数 | 5137 |
| 验证集图片数 | 500 |
| 训练map | 60.1% |
| 训练精度(Precision) | 64.3% |
| 训练召回率(Recall) | 57.1% |
验证集评估精度信息
| Class | Images | Instances | P | R | mAP50 | mAP50-95 |
| all | 500 | 3657 | 0.643 | 0.571 | 0.601 | 0.354 |
| spaghetti | 332 | 672 | 0.844 | 0.909 | 0.927 | 0.718 |
| stringing | 65 | 255 | 0.453 | 0.408 | 0.362 | 0.16 |
| zits | 103 | 2730 | 0.633 | 0.396 | 0.515 | 0.184 |
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==2.3.0
ultralytics==8.3.81
onnxruntime==1.16.3
【界面代码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
def setupUi(self):
self.setObjectName("MainWindow")
self.resize(1280, 728)
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
self.weights_dir = './weights'
self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
self.picture.setStyleSheet("background:black")
self.picture.setObjectName("picture")
self.picture.setScaledContents(True)
self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
self.label_2.setObjectName("label_2")
self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
self.label_3.setObjectName("label_3")
self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
self.hs_conf.setProperty("value", 25)
self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
self.hs_iou.setProperty("value", 45)
self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
self.label_4.setObjectName("label_4")
self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
self.label_5.setObjectName("label_5")
self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
self.le_res.setObjectName("le_res")
self.setCentralWidget(self.centralwidget)
self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
self.menubar.setObjectName("menubar")
self.setMenuBar(self.menubar)
self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
self.statusbar.setObjectName("statusbar")
self.setStatusBar(self.statusbar)
self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
self.toolBar.setObjectName("toolBar")
self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
icon = QtGui.QIcon()
icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.actionopenpic.setIcon(icon)
self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
self.action = QtWidgets.QAction(self)
icon1 = QtGui.QIcon()
icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.action.setIcon(icon1)
self.action.setObjectName("action")
self.action.triggered.connect(self.open_video)
self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
icon2 = QtGui.QIcon()
icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.action_2.setIcon(icon2)
self.action_2.setObjectName("action_2")
self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
icon3 = QtGui.QIcon()
icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
self.actionexit.setIcon(icon3)
self.actionexit.setObjectName("actionexit")
self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
self.toolBar.addAction(self.action)
self.toolBar.addAction(self.action_2)
self.toolBar.addAction(self.actionexit)
self.retranslateUi()
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
self.init_all()【模型可检测出3类】
意大利面缺陷（Spaghetti）、拉丝（Stringing）和小疙瘩（Zits）
【常用评估参数介绍】
在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：
- Class：
- 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。
- Images：
- 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。
- Instances：
- 在所有图片中目标对象的总数。这包括了所有类别对象的总和，例如，如果验证集包含100张图片，每张图片平均有5个目标对象，则Instances为500。
- P（精确度Precision）：
- 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。
- R（召回率Recall）：
- 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例（False Negatives）。
- mAP50：
- 表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。
- mAP50-95：
- 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。
这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。
【使用步骤】
使用步骤：
（1）首先根据官方框架ultralytics安装教程安装好yolov11环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolo11环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolo11n.pt模型
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片600张（在test_img文件夹下面）
注意不提供训练的数据集
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