基于YOLOv10的焊缝缺陷检测系统：数据集、模型训练与UI界面实现

引言

焊接是制造业中至关重要的工艺之一，广泛应用于金属结构、管道、车辆等多个领域。然而，在焊接过程中，焊缝的缺陷（如裂纹、气孔、焊接不良等）可能会影响产品的质量，甚至影响产品的安全性。因此，自动化焊缝缺陷检测系统在工业生产中显得尤为重要。传统的焊缝缺陷检测方法依赖人工检查，既费时又费力，并且容易受到人为因素的干扰。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动化缺陷检测方法得到了广泛的应用。

YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型，凭借其出色的实时性和高效性，成为了自动化缺陷检测系统中的重要选择。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，相比于之前的版本，具有更高的检测精度和更快的处理速度，使其能够应对更复杂的工业检测任务。

本文将基于Welding Defect数据集，结合YOLOv10模型，设计并实现一个焊缝缺陷检测系统。本文将从数据预处理、模型训练、UI界面设计等方面详细介绍如何实现这一系统，并提供完整代码。

目录

1. 引言
2. Welding 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