基于深度学习YOLOv8的金属锈蚀检测系统（Python + PySide6界面 + 训练代码）

引言

金属锈蚀是工业中常见的现象，尤其是在桥梁、建筑、汽车以及其他金属结构中。随着工业化进程的加快，金属锈蚀的管理和检测变得尤为重要。传统的金属锈蚀检测依赖于人工检查和传统的视觉检测设备，但这些方法的效率低、成本高且精度有限。近年来，深度学习技术，特别是基于卷积神经网络（CNN）和YOLO系列（You Only Look Once）模型的目标检测方法，在图像分析和物体检测任务中取得了显著成果。YOLOv8作为YOLO系列中的最新版本，具有更高的检测精度和更快的处理速度，因此它非常适合用于金属锈蚀检测系统。

本文将详细介绍如何利用YOLOv8进行金属锈蚀检测，包括数据集准备、模型训练、评估与推理，并结合PySide6实现图形用户界面（GUI）。这将帮助开发人员构建一个自动化的金属锈蚀检测系统。

1. 数据集准备与预处理

1.1 参考数据集

金属锈蚀检测的第一步是准备合适的训练数据集。目前，金属锈蚀检测的公开数据集较少，但可以利用一些常见的金属表面缺陷数据集。例如：

• Steel Defect Dataset：这是一个常见的工业缺陷数据集，包含了不同类型的钢铁表面缺陷图像，包括锈蚀、裂纹、划痕等。该数据集的图像经过了标注，可以用于训练YOLO模型进行缺陷检测。
• Rust Dataset：这是一个金属锈蚀检测的公开数据集，包含了不同锈蚀程度的图像样本，适用于训练金属锈蚀检测模型。
• 自定义数据集：如果公开数据集不足以满足