【源码】基于Python和YOLOv8的织物缺陷检测系统

项目简介

在纺织工业快速发展的背景下，传统人工织物缺陷检测方法的效率和准确性难以满足需求。本项目对YOLOv8算法进行改进，借助包含2000张图像的织物缺陷检测数据集，专注于单一类别的缺陷识别，开发出一个高效、自动化的织物缺陷检测系统。系统适配了YOLOv8的“目标检测”和“实例分割”模型，支持多种识别模式及结果保存导出，同时可对Web前端系统进行自定义修改。

项目的主要特性和功能

1. 模型适配：能适配YOLOv8的“目标检测”和“实例分割”模型，加载相应权重（.pt）文件可自适应加载模型。
2. 多种识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”。
3. 结果保存导出：三种识别结果可自动保存并导出到tempDir中。
4. 前端自定义：支持对Web前端系统的标题、背景图等进行自定义修改。
5. 系统功能丰富：检测结果以表格显示，可手动调节置信度和IOU阈值，能自定义加载权重文件，支持Excel导出检测结果数据。
6. 可视化与监控：集成WandB工具，实时监控训练指标和结果，便于分析调优。
7. 扩展性强：模块化设计方便用户添加新功能或改进现有功能。

安装使用步骤

1. 环境准备：用户已下载项目源码文件，需确保安装Python、PyTorch、OpenCV等必要依赖库，可参考全套项目环境部署视频教程和安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程搭建环境。
2. 数据处理：按数据集准备要求对图像数据预处理，本项目采用“fabric defect detection”数据集，确保格式与模型要求相符。
3. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练，可参考手把手YOLOV8训练视频教程，配置学习率、批次大小等参数。
4. 模型推理：使用训练好的模型进行目标检测，通过相应脚本推理，支持图片、视频和摄像头实时识别。
5. 前端使用：运行ui.py启动Streamlit应用，提供用户界面操作，可自定义修改Web前端系统的标题、背景图等。
6. 结果查看：识别结果自动保存并导出到tempDir中，也可通过Excel导出检测结果数据，同时可通过WandB查看训练指标和结果。

下载地址

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