基于yoloV5的外观瑕疵检测系统：开箱即用，训练灵活

资源摘要信息:"基于yoloV5模型开发的视觉系统用于检测产品外观伤痕瑕疵" 本资源是一个使用yoloV5模型开发的视觉检测系统，旨在通过AI技术检测产品表面的伤痕和瑕疵。系统的亮点在于它的可定制性和实时性，可以针对不同的项目需求进行模型训练，并且提供了一个开箱即用的解决方案。此外，系统在遇到异常目标时能够触发报警，并与PLC进行通讯，实现工业自动化控制。 ### 知识点详述 #### 功能特性 - **输入支持**：系统支持多种输入方式，包括静态图片、视频文件、多摄像头输入以及通过网络RTSP协议接入的视频串流。这提供了灵活性，使得系统可以适用于不同的使用场景和环境。 - **模型更换与调整**：通过简单的下拉菜单，用户可以选择不同的训练好的模型，以适应不同产品或伤痕类型的检测。IoU（交并比）和置信度的调节按钮允许用户对检测的准确性进行微调，以满足更高的精度要求或适应不同的检测标准。 - **实时操作与显示**：系统支持启动、暂停、停止功能，尽管存在BUG，但这些功能使得用户可以根据实际工作流控制检测的进行。检测结果可以实时统计并显示在威纶通触摸屏上，提供直观的操作界面。 - **目标识别与保存**：当识别到目标图片时，系统会自动保存图片。这有助于进行后续的分析或作为数据记录。 - **通讯与控制**：系统使用ModbusRTU协议与PLC通讯，这在工业环境中是常见的通讯方式。此外，当识别到异常目标时，系统能够触发三色灯及警报，以提供视觉和听觉上的反馈，增强系统的实用性和安全性。 - **异常处理与重启**：程序设计有异常退出自动重启的检查机制，减少了因软件问题导致的停机时间。同时，需要PLC线圈信号进行控制，这表明系统能够与现有的工业控制系统集成。 #### 文件构成与使用 - **训练与数据**：`./data/`文件夹中包含了训练脚本，这是进行模型训练的关键部分。`./pt/`文件夹则用来存储训练好的模型文件。 - **PLC与触摸屏工程文件**：`./plc/`文件夹包含了PLC工程文件及触摸屏工程文件，说明系统设计有与工业设备交互的接口。 - **运行结果与GUI源代码**：`./runs/`文件夹用于储存运行结果，而`./ui_files/`则包含了GUI可视化界面的源代码，显示了系统界面的开发方式。 - **程序入口与训练脚本**：`./main.py`是系统的主要执行文件，而`./train.py`则是用于模型训练的脚本。 - **依赖包管理**：`./requirement-trg.txt`列出了系统运行所依赖的包，而`./requirement-torch Local Installation.txt`则是本地安装的依赖包清单。 #### 标签解析 - **yoloV5**：一个流行的轻量级目标检测算法，以其速度快和准确性高而著称，特别适合实时系统和嵌入式设备。 - **python**：作为系统的开发语言，Python以其简洁易学、丰富的库支持和强大的社区支持，成为数据科学和机器学习的首选语言。 - **qt**：一种跨平台的应用程序框架，用于开发GUI应用程序。系统使用Qt来构建用户界面，表明其拥有一个用户友好且功能丰富的操作界面。 - **外观检测**：指利用图像处理技术检测产品外观缺陷的过程，是机器视觉中的一个重要应用。 - **AI视觉**：结合人工智能技术，对图像进行处理和分析，以识别、分类、测量或定位图像中的对象。AI视觉是现代智能检测系统的核心技术。 #### 压缩包文件列表 - **316013bd3ae143924e03e45c766ed3a8.zip.temp**：可能是一个临时的压缩文件，包含了上述提到的资源文件。 - **scratch-detect-master**：这可能是项目源代码的仓库名称，表明用户可以通过访问该仓库来获取源代码和进一步了解项目细节。 ### 结语 综合以上分析，可以看出此视觉系统是一个集成了多项AI技术与工业通讯协议的高级检测工具，可广泛应用于制造业中的质量控制环节。它不仅提供了强大的检测能力，还具备了良好的用户交互和工业集成特性，是现代智能制造领域的一个优秀示例。