基于YOLOv10的表面裂痕缺陷检测系统：数据集、模型训练与UI界面实现

引言

随着工业自动化的快速发展，尤其是在质量控制领域，表面缺陷检测成为了一个重要的研究方向。在诸如钢铁、铝制品、玻璃等工业产品的生产过程中，表面裂痕、划痕和其他缺陷的检测对于确保产品质量至关重要。传统的人工检测方法虽然直观，但效率低下，且容易受到人为因素的干扰。因此，基于深度学习的自动化缺陷检测方法，特别是目标检测算法，在工业缺陷检测中得到了广泛的应用。

YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法以其高效的性能和快速的实时性，成为了工业产品缺陷检测领域中的重要工具。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测精度和更强的实时性，使其成为表面裂痕等缺陷检测的理想选择。

本文将基于LG Surface Defect数据集，结合YOLOv10模型实现一个表面裂痕检测系统，并通过Python的UI界面实现模型的便捷使用。本文内容包括从数据预处理、模型训练到UI界面设计的详细步骤，并提供完整代码。

目录

1. 引言
2. LG Surface Defect 数据集介绍
3. YOLOv10模型概述
4. 数据预处理与标注
5. YOLOv10模型训练与评估
6. UI界面设计与实现
7. 完整代码实现
8. 总结