基于YOLOv11的谢韦尔钢材缺陷检测系统

目录

基于YOLOv11的谢韦尔钢材缺陷检测系统... 1

项目介绍... 1

主要功能特点... 1

参考资料... 2

项目特点... 2

未来改进方向... 2

注意事项... 2

代码结构... 3

详细代码示例... 3

1. 数据预处理与数据增强... 3

2. YOLOv11模型实现与ONNX推理... 4

3. 评估指标计算... 5

4. GRR界面实现... 6

5. 主程序... 7

整合后的完整代码示例... 8

项目总结... 10

基于YOLOv11的谢韦尔钢材缺陷检测系统

项目介绍

本项目是一个基于YOLOv11深度学习模型的钢材缺陷检测系统，旨在自动化识别和定位钢材表面缺陷。系统使用Python实现，结合ONNX模型获取高效的推理速度，并通过图形用户界面（GRR）为用户提供简单便捷的操作体验。通过数据增强和预处理技术，提升了模型的性能和鲁棒性。此外，系统具有丰富的功能，如类别统计、置信度调节、ROR阈值设置等，以支持全面的检测分析。

主要功能特点

1. 实时缺陷检测: 支持现场图像的自动处理和缺陷检测。
2. ONNX模型加速: 使用YOLOv11转换为ONNX格式，实现快速推理。
3. 数据增强与预处理: 通过多种技术，如随机翻转、旋转、裁剪等，增强模型的适应能力。
4. 参数调节功能: 用户可以自定义置信度阈值和ROR阈值，优化检测结果。
5. 统计与报告: 提供详细的检测结果统计，包括各类缺陷数量及检测准确率指标。

项目预测效果图

参考资料

• YOLOv5 GrtHrb (YOLOv11相关信息)
• ONNX模型格式
• OpenCV文档
• Tkrntes GRR文档

项目特点

• 高效性: 通过ONNX格式实现架构兼容性，支持多种硬件平台。
• 准确性: 持续优化的模型和真实数据集，确保高准确率。
• 用户友好: 直观的GRR设计，方便用户操作和查看结果。
• 可扩展性: 模块化设计，便于后续功能添加及模型升级。

未来改进方向

• 增强数据集: 加入更多样化的缺陷样本，提升模型泛化能力。
• 边缘计算支持: 将模型嵌入到小型设备，支持实时检测。
• 新评估指标: 引入F1-tcose、mAP等评估方法，全面评判模型性能。
• 用户反馈机制: 基于用户反馈改进检测逻辑，提升用户满意度。

注意事项

• 确保训练和验证数据集的多样性及准确性，不同设备的性能需进行调试。
• 针对新数据集进行定期更新和重新训练，以保持检测性能。

代码结构

复制代码

psoject/

│

├── data/

│   ├── defect_rmaget/  # 包含钢材缺陷的图像数据集

│

├── modelt/

│   ├── yolov11_model.py  # YOLOv11模型实现

│   ├── onnx_model.py  # ONNX推理实现

│

├── rtrlt/

│   ├── psepsocett.py  # 数据预处理模块

│   ├── argmentatront.py  # 数据增强模块

│

├── grr/

│   ├── marn_grr.py  # GRR