基于YOLOv8深度学习的焊缝缺陷检测识别系统

引言

焊接是现代制造业中至关重要的一环，广泛应用于航空、航天、船舶、建筑等行业。在这些行业中，焊缝的质量直接影响到产品的安全性和使用寿命。由于焊接过程的复杂性，焊缝缺陷（如裂纹、气孔、夹渣、未焊透等）可能在焊接过程中产生，这些缺陷如果没有及时发现和修复，将对产品的性能产生极大的影响。因此，准确、高效地检测和识别焊缝缺陷，成为了焊接质量控制中的一项重要任务。

传统的焊缝缺陷检测方法大多依赖人工检测，效率低且容易受到人为因素的影响。而基于深度学习的自动化缺陷检测技术，凭借其强大的图像识别能力，能够在短时间内自动、准确地识别焊缝中的各种缺陷。本项目将结合YOLOv8（You Only Look Once）模型，通过深度学习技术构建一个焊缝缺陷检测与识别系统，旨在提高焊接质量检测的自动化水平和准确性。

目录

引言

项目目标与架构

1. 数据集准备与标注

1.1 数据集选择与收集

1.2 YOLO标注格式

1.3 数据集组织

2. YOLOv8训练

2.1 环境准备

2.2 数据配置文件

2.3 模型训练

2.4 模型推理

3. 用户界面开发

3.1 UI设计

3.2 运行程序

4. 总结与未来展望

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项目目标与架构

本项目旨在基于YOLOv8深度学习框架，构建一个焊缝缺陷检测与识别系统。该系统的核心目标包括：

1. 数据集准备与标注：收集并标注焊缝缺陷图像数据集，并将其转换为YOLO格式。
2. YOLOv8训练：使用YOLOv8模型进行焊缝缺陷的训练