背景及意义
金属焊缝缺陷检测系统的实现显著提高了众多工业领域产品的安全性和可靠性。自动化的检测过程不仅增加了工作效率，还降低了人力成本和事故风险。本文基于YOLOv10/v9/v8深度学习框架，通过3170张金属焊缝缺陷的相关图片，训练了可进行焊缝缺陷目标检测的模型,可以分别检测6种类别：[‘不良焊缝’,‘裂缝’,‘过度加强’,‘良好焊缝’,‘气孔’,‘飞溅’]，同时全面对比分析了YOLOv8n、YOLOv9t、YOLOv10n这3种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的金属焊缝缺陷检测系统，更便于进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。
前言
标签：焊缝,code,users,检测,req,request,dict,深度,msg From： https://blog.csdn.net/qq_29672625/article/details/143260295