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轴承作为机械设备中的关键部件#xff0c;其性能直接影响到设备的稳定性和寿命。轴承缺陷的早期检测对于预防设备故障、减少维护成本和提高生产效率至关重要。然而#xff0c;传统的轴承缺陷检测方法往往依赖于人工检查#xff0c;这不仅效率低下#xff0c;而且容易…前言
轴承作为机械设备中的关键部件其性能直接影响到设备的稳定性和寿命。轴承缺陷的早期检测对于预防设备故障、减少维护成本和提高生产效率至关重要。然而传统的轴承缺陷检测方法往往依赖于人工检查这不仅效率低下而且容易受到主观因素的影响。为了提高轴承缺陷检测的准确性和效率我们开发了基于YOLO V8的轴承缺陷智能检测系统。该系统利用深度学习技术能够自动识别和分类轴承缺陷即使在缺陷不明显或环境复杂的情况下也能保持高准确度。
通过对轴承缺陷数据集的深入分析和标注我们训练了YOLOV8模型使其能够精确识别轴承表面的缺陷如裂纹、磨损、腐蚀等。这一系统能够实时处理图像数据为轴承缺陷检测提供了一种快速、准确、自动化的解决方案。
基于此项目设计了一个使用Pyqt5库来搭建页面展示系统。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化置信度与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测已检测目标信息列表、位置信息以及推理用时。本博文提供了完整的Python代码和使用教程适合新入门的朋友参考完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 优势 高准确性YOLOV8模型经过优化能够准确识别各种轴承缺陷即使在缺陷不明显的情况下。 实时性系统能够快速处理图像数据提供实时的缺陷检测结果适合生产线上的快速检测需求。 鲁棒性系统在不同环境和条件下都能保持较高的识别率具有良好的鲁棒性。 可扩展性系统设计考虑了不同类型和尺寸的轴承具有良好的可扩展性可以适应不同的检测需求。 降低成本自动化的检测系统减少了人工检查的需求从而降低了维护成本和人力资源消耗。 应用前景 工业自动化系统可以集成到自动化生产线中实现轴承缺陷的自动检测提高生产效率和产品质量。 预测性维护通过早期识别轴承缺陷系统有助于实施预测性维护策略减少意外停机和维修成本。 质量控制系统可以作为质量控制的一部分确保出厂产品的质量符合标准。 设备健康管理系统可以用于监测设备健康状况及时预警潜在的故障风险。 研究与开发在轴承设计和材料研究中系统可以提供关于缺陷分布和类型的重要数据辅助研发工作。 教育与培训系统可以作为教育工具帮助学生和工程师了解轴承缺陷的类型和检测技术。 一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测同时摄像头可支持内置摄像头和外设摄像头 可对检测结果进行单独分析并且显示单个检测物体的坐标、置信度等; 界面可实时显示目标位置、检测结果、检测时间、置信度、检测结果回滚等信息; 支持图片、视频及摄像头的结果保存将检测结果保持为excel文件
界面参数设置说明 标签4 摄像头源/相机/网络源 标签5 交并比阈值目标检测时的iou参数只有目标检测框的交并比大于该值结果才会显示 标签6 置信度阈值目标检测时的conf参数只有检测出的目标置信度大于该值结果才会显示 标签7 显卡选择在进行推理时是否使用显卡默认勾选使用显卡 标签8 半精度选择启用半精度FP16推理可加快支持的 GPU 上的模型推理速度同时将对精度的影响降至最低默认不勾选不使用半精度 标签9 图片推理尺寸: 在推理时将推理图片固定的尺寸 标签10 数据集的配置文件数据集在训练时的配置文件(.yaml); 标签11 训练好的模型最终要进行推理的模型一般选择最优的一个模型 标签12 类别名该项目的所有类别可以方便在后续查看某一个类别。
视频演示 工业自动化轴承缺陷检测系统 图片检测演示 点击打开图片按钮选择需要检测的图片或者点击打开文件夹按钮选择需要批量检测图片所在的文件夹操作演示如下 点击表格中的指定行界面会显示该行表格所写的信息内容。
视频检测演示 点击视频按钮图标打开选择需要检测的视频在点击开始运行会自动显示检测结果。再次点击停止按钮会停止检测视频。 点击表格中的指定行界面会显示该行表格所写的信息内容。
摄像头检测演示 在选择相机源中输入需要检测的摄像头可以是电脑自带摄像头也可以是外接摄像头视频流等方式然后点击摄像头图标来固定选择的推理流方式最后在点击开始运行即可开始检测当点击停止运行时则关闭摄像头检测。 点击表格中的指定行界面会显示该行表格所写的信息内容。
检测结果保存
点击导出数据按钮后会将当前选择的图片【含批量图片】、视频或者摄像头的检测结果进行保存为excel文档结果会存储在output目录下。
二、环境搭建
创建专属环境
conda create -n yolo python3.8 激活专属环境
conda activate yolo 安装torch-GPU库
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch-2.0.1cu118-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装torchvision-GPU库
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchvision-0.15.2cu118-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装ultralytics库
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 测试环境
yolo predict modelyolov8n.pt sourcehttps://ultralytics.com/images/bus.jpg 此时就表明环境安装成功
安装图形化界面库 pyqt5
pip install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyqt5-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
三、算法原理
YOLOv8是一种前沿的深度学习技术它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功进一步提升了性能和灵活性在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前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。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
YOLOv8目标检测算法具有如下的几点优势
1更友好的安装/运行方式
2速度更快、准确率更高
3新的backbone将YOLOv5中的C3更换为C2F
4YOLO系列第一次使用anchor-free
5新的损失函数。
YOLO各版本性能对比 YOLOv8网络结构
YOLOv8模型的整体结构如下图所示 YOLOv8与YOLOv5模型最明显的差异是使用C2F模块替换了原来的C3模块另外Head 部分变化最大从原先的耦合头变成了解耦头并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。
YOLOv8的网络架构包含了多个关键组件这些组件共同工作以实现快速而准确的目标检测。首先是其创新的特征提取网络BackboneYOLOv8的Backbone采用了最新的网络设计理念通过深层次的特征融合和精细的特征提取策略来增强对目标的识别能力。这一策略的成功关键在于其特征提取器能够充分捕获目标的细微特征同时保持计算效率。
YOLOv8在训练策略上也进行了优化。与YOLOv7相比YOLOv8采用了SPFFSpatial Pyramid Fusion Fast策略该策略通过高效的多尺度特征融合提高了模型对不同大小目标的检测能力。此外YOLOv8在训练过程中引入了一种名为Task Aligned Assigner的新技术这种技术能够更精准地将预测框与真实目标对齐从而提高检测的准确率。
在损失函数的设计上YOLOv8进行了创新采用了JFLJoint Family Losses这是一种集成了多个损失函数的复合损失函数能够同时优化目标检测的多个方面。这些损失函数包括用于提升模型对目标位置和大小预测准确性的CIOU Loss以及优化分类准确性的分类损失函数。JFL的设计允许YOLOv8更全面地考虑检测任务中的不同需求通过协调各种损失来提升总体的性能。
YOLOv8的原理不仅在于其创新的技术点更在于这些技术如何被综合应用于解决实际的目标检测问题。通过其精心设计的网络架构、高效的训练策略以及综合的损失函数设计YOLOv8实现了在保持实时性的同时提高了在复杂场景下的检测准确率。这些改进使得YOLOv8成为了一个强大的工具适用于从自动驾驶到智能视频监控等多种应用场景。
四、模型的训练、评估与推理
数据集准备
本文使用的轴承缺陷数据集共包含3252张图片。各类标签的数量分别为
imperfection-on-edges: 538
crack: 2368
normal: 1416
标签类别如下[imperfection-on-edges, crack, normal] 图片数据集的存放格式如下 运行splitDataset.py用于划分数据集 运行xml2txt.py用于得到训练标注文件 运行ViewCategory.py用于查看一共有那些类别 mydata.yaml用于填写模型训练的数据配置文件。
注意在xml2txt.py和mydata.yaml中的类别名称的顺序要一致。
模型训练
数据准备完成后通过调用train.py文件进行模型训练epochs参数用于调整训练的轮数代码如下
from ultralytics import YOLO# build from YAML and transfer weights
model YOLO(yolov8n.yaml).load(./weights/yolov8n.pt)# Train the model
model.train(data./VOCData/mydata.yaml, epochs100, imgsz640) 训练结果分析
YOLOv8在训练结束后可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件如下所示 P_curve.png confusion_matrix_normalized.png 训练 batch 验证 batch 模型推理
模型训练完成后可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件在runs/trian/weights目录下。我们通过使用该文件进行后续的推理检测。 图片检测代码如下
from ultralytics import YOLO# Load a model
model YOLO(./runs/detect/train/weights/best.pt)# Run batched inference on a list of images
model.predict(./img, imgsz640, saveTrue, device0)
执行上述代码后会将执行的结果直接标注在图片上结果如下 关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件均已打包上传感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。
五、获取方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括 python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等见下图获取方式见文末 注意该代码基于Python3.8开发运行界面的主程序为GUI.py其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行请按照requirements.txt配置软件运行所需环境。 【YOLO 系列】基于YOLO的工业自动化轴承缺陷检测系统【python源码Pyqt5界面数据集训练代码】
硬性的标准其实限制不了无限可能的我们所以啊少年们加油吧 文章转载自： http://www.morning.qtnmp.cn.gov.cn.qtnmp.cn http://www.morning.xbptx.cn.gov.cn.xbptx.cn http://www.morning.bwnd.cn.gov.cn.bwnd.cn http://www.morning.cnwpb.cn.gov.cn.cnwpb.cn http://www.morning.trzmb.cn.gov.cn.trzmb.cn http://www.morning.kcbml.cn.gov.cn.kcbml.cn http://www.morning.mmjyk.cn.gov.cn.mmjyk.cn http://www.morning.rcqyk.cn.gov.cn.rcqyk.cn http://www.morning.kdrjd.cn.gov.cn.kdrjd.cn http://www.morning.kfclh.cn.gov.cn.kfclh.cn http://www.morning.zpyxl.cn.gov.cn.zpyxl.cn http://www.morning.plhhd.cn.gov.cn.plhhd.cn http://www.morning.rwpfb.cn.gov.cn.rwpfb.cn http://www.morning.zrqs.cn.gov.cn.zrqs.cn http://www.morning.qwwcf.cn.gov.cn.qwwcf.cn http://www.morning.tnnfy.cn.gov.cn.tnnfy.cn http://www.morning.zbnts.cn.gov.cn.zbnts.cn http://www.morning.rkmsm.cn.gov.cn.rkmsm.cn http://www.morning.jikuxy.com.gov.cn.jikuxy.com http://www.morning.rbsmm.cn.gov.cn.rbsmm.cn http://www.morning.grbp.cn.gov.cn.grbp.cn http://www.morning.xhftj.cn.gov.cn.xhftj.cn http://www.morning.srnhk.cn.gov.cn.srnhk.cn http://www.morning.kqrql.cn.gov.cn.kqrql.cn http://www.morning.zxzgr.cn.gov.cn.zxzgr.cn http://www.morning.ysdwq.cn.gov.cn.ysdwq.cn http://www.morning.hbhnh.cn.gov.cn.hbhnh.cn http://www.morning.yprjy.cn.gov.cn.yprjy.cn http://www.morning.jwsrp.cn.gov.cn.jwsrp.cn http://www.morning.rhdln.cn.gov.cn.rhdln.cn http://www.morning.tqdqc.cn.gov.cn.tqdqc.cn http://www.morning.jcjgh.cn.gov.cn.jcjgh.cn http://www.morning.mngh.cn.gov.cn.mngh.cn http://www.morning.yjmlg.cn.gov.cn.yjmlg.cn http://www.morning.yhplt.cn.gov.cn.yhplt.cn http://www.morning.nrbcx.cn.gov.cn.nrbcx.cn http://www.morning.dwwlg.cn.gov.cn.dwwlg.cn http://www.morning.tntgc.cn.gov.cn.tntgc.cn http://www.morning.c7493.cn.gov.cn.c7493.cn http://www.morning.dxhnm.cn.gov.cn.dxhnm.cn http://www.morning.dmwbs.cn.gov.cn.dmwbs.cn http://www.morning.fbtgp.cn.gov.cn.fbtgp.cn http://www.morning.khxwp.cn.gov.cn.khxwp.cn http://www.morning.lprfk.cn.gov.cn.lprfk.cn http://www.morning.dpbgw.cn.gov.cn.dpbgw.cn http://www.morning.gjqgz.cn.gov.cn.gjqgz.cn http://www.morning.mrccd.cn.gov.cn.mrccd.cn http://www.morning.kzdwt.cn.gov.cn.kzdwt.cn http://www.morning.rbhcx.cn.gov.cn.rbhcx.cn http://www.morning.dyxlj.cn.gov.cn.dyxlj.cn http://www.morning.fksdd.cn.gov.cn.fksdd.cn http://www.morning.mnnxt.cn.gov.cn.mnnxt.cn http://www.morning.fblkr.cn.gov.cn.fblkr.cn http://www.morning.fldsb.cn.gov.cn.fldsb.cn http://www.morning.kwqwp.cn.gov.cn.kwqwp.cn http://www.morning.bhrbr.cn.gov.cn.bhrbr.cn http://www.morning.xjkfb.cn.gov.cn.xjkfb.cn http://www.morning.fmrrr.cn.gov.cn.fmrrr.cn http://www.morning.bgqr.cn.gov.cn.bgqr.cn http://www.morning.qhrlb.cn.gov.cn.qhrlb.cn http://www.morning.lxmmx.cn.gov.cn.lxmmx.cn http://www.morning.hxlch.cn.gov.cn.hxlch.cn http://www.morning.ckctj.cn.gov.cn.ckctj.cn http://www.morning.dspqc.cn.gov.cn.dspqc.cn http://www.morning.jqjnl.cn.gov.cn.jqjnl.cn http://www.morning.wwsgl.com.gov.cn.wwsgl.com http://www.morning.ddzqx.cn.gov.cn.ddzqx.cn http://www.morning.wqsjx.cn.gov.cn.wqsjx.cn http://www.morning.gzxnj.cn.gov.cn.gzxnj.cn http://www.morning.fktlr.cn.gov.cn.fktlr.cn http://www.morning.dfkby.cn.gov.cn.dfkby.cn http://www.morning.qfrmy.cn.gov.cn.qfrmy.cn http://www.morning.xgcwm.cn.gov.cn.xgcwm.cn http://www.morning.qtqk.cn.gov.cn.qtqk.cn http://www.morning.sypzg.cn.gov.cn.sypzg.cn http://www.morning.wjdgx.cn.gov.cn.wjdgx.cn http://www.morning.fwkpp.cn.gov.cn.fwkpp.cn http://www.morning.ljzqb.cn.gov.cn.ljzqb.cn http://www.morning.jpmcb.cn.gov.cn.jpmcb.cn http://www.morning.ndynz.cn.gov.cn.ndynz.cn
