基于YOLOv8的6种金属表面缺陷检测识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
源码包含：完整YOLOv8训练代码+2万张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的yolo检测程序+直接部署教程/训练教程。源码见文末
基本功能演示
哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1dv7HzSEbu/
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 金属表面缺陷检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，支持对 6类金属表面缺陷 进行识别，具备以下核心功能：
- 支持检测输入类型：图片、文件夹、视频、摄像头
- PyQt5 编写的图形化用户界面（GUI），操作简洁
- 提供完整的模型训练脚本与推理流程
- 开箱即用，适合金属检测类工业项目快速部署
项目打包包含完整源码、训练数据集、模型文件及可视化界面程序， 源码附文末。
前言
金属表面缺陷检测在制造业中尤为关键，传统方法依赖人工巡检，不仅效率低且误差高。本项目通过集成 YOLOv8 深度学习目标检测算法，结合简洁易用的 PyQt5 可视化界面，实现端到端的一体化缺陷检测系统。用户无需复杂配置，即可快速部署应用到工厂产线，进行包括 划痕、裂纹、凹坑、氧化斑、油渍、起泡 在内的六种常见金属缺陷识别。
一、软件核心功能介绍及效果演示
该系统基于 Ultralytics 发布的 YOLOv8，完成如下集成功能：
| 功能模块 | 描述 |
|---|---|
| 图片检测 | 加载单张图像进行缺陷识别 |
| 批量检测 | 加载整个文件夹，自动批量处理 |
| 视频检测 | 支持本地视频文件检测 |
| 摄像头实时检测 | 支持笔记本内置或USB摄像头 |
| 可视化界面 | PyQt5 开发，图形界面操作 |
| 检测结果保存 | 自动保存标注图像或检测视频 |
二、软件效果演示
为了直观展示本系统的检测能力，我们设置了多种演示模式：
（1）单图片检测演示
用户可通过界面按钮加载任意一张金属表面图片，系统将调用 YOLOv8 模型自动识别其中缺陷类别与位置，并在图片上框出对应区域，如下图所示：
（2）多图片文件夹检测演示
支持选择一个文件夹，对其内所有图片进行批量推理。检测结果自动保存至指定目录，适合工业级离线检测流程。
（3）视频检测演示
系统支持加载本地视频文件（.mp4、.avi 等），检测结果以视频帧叠加方式实时展示，并可导出检测后的视频文件。
（4）摄像头检测演示
通过摄像头实时流检测，适用于车间在线巡检场景。系统可调用系统默认摄像头，支持边缘端设备部署。摄像头模式与视频相同，不做详细演示
（5）保存图片与视频检测结果
无论是图像、文件夹、视频或摄像头，系统都可将检测结果自动保存为新图像/视频，方便用户后续查看与评估。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757分类包括（可自定义）：6种类别
nc: 6 # 类别数量
names:
0: crazing
1: inclusion
2: patches
3: pitted_surface
4: rolled-in_scale
5: scratches裂纹、夹杂、斑块、凹坑表面、压入氧化皮、划痕
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.0014.2 完整源码下载
💾 Gitee项目地址：https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main
也可至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1dv7HzSEbu/
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目充分结合了YOLOv8高性能目标检测算法与PyQt5图形化界面，实现了对金属表面六类常见缺陷的高效识别，包括划痕、裂纹、凹坑、氧化斑、油渍与起泡等。项目集成了完整的数据训练流程、推理机制与界面交互设计，不仅支持图像、视频、摄像头等多种输入源，还能将检测结果可视化保存，适用于实际工业应用场景。
通过搭建友好的用户操作界面，即便非技术背景用户也可实现模型部署与缺陷检测。配套的数据集、训练脚本与可执行文件，进一步降低了部署门槛。无论是研发测试还是生产线集成，本项目都可开箱即用，具备极强的实用性与可扩展性。
本项目展示了深度学习与工业智能检测的良好结合路径，是人工智能赋能制造业的优秀实践案例。
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