基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集

1. 引言

焊接是许多工业生产过程中的关键环节，尤其在建筑、制造、汽车及航空航天等领域，焊接质量直接影响产品的性能和安全性。焊缝缺陷的存在可能会导致结构失效或事故，因此，及时准确地检测和识别焊缝缺陷显得尤为重要。传统的焊缝缺陷检测通常依赖人工视觉检查或传统的图像处理技术，这不仅费时费力，而且容易产生误差。随着深度学习和计算机视觉技术的发展，基于深度学习的焊缝缺陷检测方法已经成为一种可靠且高效的选择。

YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法，由于其在实时检测中的卓越表现，已经被广泛应用于各类工业检测任务中。本文将基于YOLOv8模型，结合UI界面和焊缝缺陷数据集，构建一个自动化的焊缝缺陷检测与识别系统。通过此系统，可以实现对焊缝缺陷的快速、精准检测，从而提高焊接质量检测的效率和精度。

目录

1. 引言

2. 系统概述

3. 数据集准备与标注

3.1 数据集概述

3.2 数据标注

3.3 数据集划分

4. YOLOv8模型训练

4.1 安装YOLOv8依赖

4.2 配置数据集

4.3 模型训练

4.4 模型评估

5. 实时检测与推理

5.1 捕捉图像

5.2 检测结果展示

6. UI界面设计

6.1 UI界面设计代码

6.2 功能说明

7. 总结

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2. 系统概述

本焊缝缺陷检测系统包括以下几个模块：

1. 数据集准备与标注：准备焊缝缺陷图像数据集，并进行标注。
2. YOLOv8模型训练：使用YOLOv8进行焊缝缺陷检测模型的训练。
3. 实时检测与推理